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)）
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...
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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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