机器学习课堂笔记（十四）

使用低维数据来近似表示高维数据

通过数据可视化来获得降维数据的物理意义

Σ 和 ∑ni=1 不同

Σ 的计算对于所有的样本值

此时计算的是一个样本值 x(i) 的降维 z(i)

保留99%的差异性

[U,S,V] = svd(Sigma)调用一次

使用训练集运行PCA，这样定义了x-z的映射，可将其应用于测试集合交叉验证集

PCA应用于可视化时，k=2或k=3

使用PCA避免过拟合将会丢失信息

首先使用原始数据，当算法表现不好时再考虑PCA