2020-12-01
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降维方法中，主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）的代码实现能否举例说明，谢谢
概念解释已了解，但具体代码实现不太清楚；
主成分分析（PCA）通过正交变换将原始的n维数据集变换到一个新的呗称作主成分的数据集中。变换后的结果中，第一个主成分具有最大的方差值，每个后续的成分在与前述主成分正交条件限制下与具有最大方差。降维时仅保存前m个主成分即可保持最大的数据信息量。需要注意的是主成分变换对正交向量的尺度敏感。数据在变换前需要进行归一化处理。同样也需要注意的是，新的主成分并不是由实际系统产生的，因此在进行PCA变换后会丧失数据的解释性。
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