主成分分析 (PCA): 数据降维和特征提取的利器
主成分分析 (PCA) 是一种用于数据降维和特征提取的统计分析技术。PCA可以将高维数据转换为低维数据，同时保留大部分原始数据的信息。具体来说，PCA通过找到数据中的主成分（即方差最大的方向），将原始数据投影到这些主成分上，从而实现数据降维和特征提取的目的。PCA广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域。
原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/mSkE 著作权归作者所有。请勿转载和采集!
安全问答是一个知识全球问答,包含丰富的问答知识
主成分分析 (PCA) 是一种用于数据降维和特征提取的统计分析技术。PCA可以将高维数据转换为低维数据，同时保留大部分原始数据的信息。具体来说，PCA通过找到数据中的主成分（即方差最大的方向），将原始数据投影到这些主成分上，从而实现数据降维和特征提取的目的。PCA广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域。
原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/mSkE 著作权归作者所有。请勿转载和采集!