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机器学习课堂笔记（十四）

机器学习课堂笔记（十四）

机器学习课堂笔记（十四）_第1张图片
使用低维数据来近似表示高维数据
机器学习课堂笔记（十四）_第2张图片
通过数据可视化来获得降维数据的物理意义
机器学习课堂笔记（十四）_第3张图片
Σ 和 ∑ni=1 不同
Σ 的计算对于所有的样本值
机器学习课堂笔记（十四）_第4张图片
此时计算的是一个样本值 x(i) 的降维 z(i)
机器学习课堂笔记（十四）_第5张图片
保留99%的差异性
机器学习课堂笔记（十四）_第6张图片
[U,S,V] = svd(Sigma)调用一次
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使用训练集运行PCA，这样定义了x-z的映射，可将其应用于测试集合交叉验证集
机器学习课堂笔记（十四）_第8张图片
PCA应用于可视化时，k=2或k=3
机器学习课堂笔记（十四）_第9张图片
使用PCA避免过拟合将会丢失信息
机器学习课堂笔记（十四）_第10张图片
首先使用原始数据，当算法表现不好时再考虑PCA

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