主成分分析（Principal Component Analysis ）

重点

1 作用

2 算法过程

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作用

1 Feature之间不是相互独立，存在相关性，造成特征冗余。增加计算量。PCA可以改善这一情况

2 高维度数据可视化

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算法过程

步骤

有一个矩阵，维度（m,n）,m个采样数据，每个数据有n个feature。

1 特征去均值，标准化（归一化）

2 

    (1) 求或的特征值（）和特征向量（）,其中维度：

  （2) ,维度：

  （3）按照从大到小的顺序，取的对应的列。取前列得到矩阵,维度

            的取值标准是，要求将后，前个元素累加和comsum > 95%总和。

    (4) ,维度：

前个即主成分（主方向）。这样，就实现了从到维的降维。

注意！！！

必须对数据进行预处理，去均值化，标准化。

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