PCA降维原理与实例代码详解 上传者：qq_35223 2023-11-01 06:03:47上传 DOCX文件 11.95KB 热度 94次 PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种广泛应用的降维技术，它的目标是将高维数据映射到低维空间，同时尽可能地保留原始数据的信息。PCA利用线性变换将原始数据映射到新的坐标系中，以确保映射后的数据在每个坐标轴上的方差最大，从而实现降维。本文将深入探讨PCA降维的原理，并提供示例代码以更好地理解其应用。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论
