Mr_charm
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吴恩达机器学习--讲讲降维（近期更新）

降维是什么

1、冗余的特征，当你有成百上千的数据特征，你需要选择最需要最准确表达的特征
2、简单来说通过投影，将数据投影至一个直线上，就是一种降维。用来压缩数据，让算法运行的更快，减少空间。

主成分分析

1、简单来说就是找一个低维平面（线、面、体）将数据投影在上面，使得数据到投影点的距离平方最小（投影误差），PCA就是找出这个面。最小化投影误差
2、在运用主成分分析前，正常都是需要均值标准化和特征规范化。
3、与线性回归的区别
吴恩达机器学习--讲讲降维（近期更新）_第1张图片

聚类算法

k-means
随机生成若干个距离最远的点， 将每个数据分配给最近的点
重新计算中心点，再次将数据分配到新的中心点。
直到最终迭代，聚类中心再也不变了，就是最终结果
初始化聚类中心
1、找到较好的局部最优解，通常多次随机初始化，正常在2-10类能很好的起到分类效果
选择聚类数量
肘部曲线，但常常没有那么准确的拐点，
另一种是结合业务意义进行分析，考虑下游目的

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