2021-05-21
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提问：特征选择好理解，选特征嘛做减法，但是PCA是怎么做到降维的呢
PCA，尝试对空间做一个变换，PCA可以保证找到相互独立的特征，在新的特征下，就可以很轻松来做特征筛选，由于新的空间下，方差矩阵中非对角线上的值为0。从而特征筛选的过程中，不会误删太多的信息，降低模型欠拟合的风险。或者换一句来说，PCA的效果就是将原来的方差矩阵，非对角线上的信息量，重新分配到对角线上去，从而可以很安全的做特征筛选。
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