降维：PCA

一直想总结一下降维的方法，借matchill老师的课，总结一下：

PCA：

PCA和ICA：

降维方法：

1、神经网络的隐含层

2、LDA（线性判别分析）

3、PCA

4、ICA

5、CCA

6、信息增益（筛选特征）

7、卡方检测

8、SVM（增维）

9、LDA（Latent Dirichlet Allocation），Topic Model也算是一种降维

最后matchill老师说，他可能更喜欢PCA而不是信息增益，PCA保持了所有特征的线性映射，而信息增益完全去掉了一些特征。。。