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PCA是一种无监督的方法,用于理解由向量组成的数据集的全局属性。此处分析协方差矩阵的数据点,以了解哪些维度(大多数)/数据点(有时)更重要(即它们之间的差异很大,但与其他维度的协方差很小)。考虑矩阵的顶级PC的一种方法是考虑具有最高特征值的特征向量。SVD本质上也是一种计算有序分量的方法,但是你不需要得到点的协方差矩阵来得到它。
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