https://gyyc233.github.io/2021/06/03/python-%E5%AE%9E%E7%8E%B0PCA/#more Principal Component Analysis PCA 一种非监督学习，常被用于数据降维、有损数据压缩、特征抽取、数据可视化。它也被称为Karhunen-Loève变换。 PCA的思想是将n维特征映射到k维空间上。k<n，这k维特征是全新的正交特征，是重新构造出来的k维特征，而不是简单地从n维特征中去除其余n−k维特征。
https://gyyc233.github.io/2021/06/03/python-%E5%AE%9E%E7%8E%B0PCA/#more
Principal Component Analysis PCA 一种非监督学习，常被用于数据降维、有损数据压缩、特征抽取、数据可视化。它也被称为Karhunen-Loève变换。 PCA的思想是将n维特征映射到k维空间上。k<n，这k维特征是全新的正交特征，是重新构造出来的k维特征，而不是简单地从n维特征中去除其余n−k维特征。