主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)

1. Concept

        PCA是一个降维的算法,通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。

        降维完成之后,PCA找到的每个新特征向量就叫做“主成分”,而被丢弃的特征向量被认为信息量很少,这些信息很可能就是噪音。

2. 主成分的个数(K的值)

        PCA就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据

3. scikit-learn APIs

后面再更新

References:

[1] 原创 | 一文读懂主成分分析 - 知乎

[2] 主成分分析(Principal components analysis,PCA) - 知乎

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