PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA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，广泛应用于数据降维度。PCA-最直观认识首先，让我们通过一个生活中的例子，告诉你PCA的精髓！请看下面这张漫画，你发现是哪位明星了吗？猜猜漫画画

对于PCA：Principal Components Analysis 主成分分析维基百科是这样定义的：在多元统计分析中，主成分分析（英语：Principal components analysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。这是通

Kernel PCA同时把升维和降维统一在一起，这个算法是一个矛盾的统一体，其高效的性能背后闪烁着辩证法思想的光芒！矛盾是事物要素之间或事物之间既对立（相互排斥）又统一（相互联系）的关系。在机器学习中，我们辩证地思考问题，就是用联系的、发展的、全面的观点，特别是用对

在我的研究生统计理论课上使用的教科书开头，作者（乔治卡塞拉和罗杰伯格）在序言中解释了他们为什么选择写教科书："当有人发现您正在写教科书时，将提出两个问题中的一个或两个。 第一个是"为什么要写书？"，第二个是"您的书与书本有何不同？"第一个问题很容易回答。 您之所

主成分分析（principal components analysis，简称PCA）是一种降维分析，将多个指标转换为少数几个综合指标，由霍特林于1933年首先提出。主成分分析方法之所以能够降维，本质是因为原始变量之间存在着较强的相关性，如果原始变量之间的相关性较弱，则主成分分析不能起到很好的