機器學習資料降維方法：PCA主成分分析釋出於: 奇聞2020-06-17標籤: 主成降維內積矩陣PCA在機器學習中很常用，是一種無引數的資料降維方法。PCA步驟：將原始資料按列組成n行m列矩陣X將X的每一行（代表一個屬性欄位）進行零均值化，即減去這一行的均值求出協方差矩陣求出協方差矩陣的特徵值及
