主成分分析pca步骤（机器学习强基计划8-1：图解主成分分析PCA算法(附Python实现)）

时间2025-08-05 17:21:59分类IT科技浏览5436

导读：0 写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法...

0 写在前面

机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深 ”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广 ”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。

?详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)

1 为什么要降维？

首先考虑单个特征的情形，假设在样本 x x

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