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吴恩达机器学习课程13——降维

目录

  • 降维与数据压缩
  • 降维与可视化数据
  • 主成分分析法（PCA）
    • 什么是PCA
    • 数据预处理
    • 算法操作
  • 主成分数量选择
  • 压缩重现
  • PCA的应用
  • 如有不妥，还请不吝指正~

降维与数据压缩

  • 降维可以使数据规模减小，从而起到节约空间、加快算法执行等作用。数据压缩这个词我们还比较好理解，那降维是怎么一回事呢？它们两个是怎么扯上关系的呢？
  • 降维，其实就是一种削减特征数量的手段。为什么要削减特征数量呢？众所周知，特征少了不好，多了也不好，可能造成特征冗余，不但会占用多余的空间，更致命的是会大大影响算法性能。所谓特征冗余，讲的就是一些特征的相关度非常高，它们的数据特征非常相似，具有很高的相关性，这样的特征对于算法是没有增益的，反而会增大计算负担。举个栗子，假如有两个特征，分别表示某物体的厘米长度和某物体的英寸长度，很明显，这个两个特征本质上就是一个特征，数据特征完全相同，仅仅

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