PCA主成分分析中的数学原理

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PCA主成分分析是一种矩阵分解算法，通过分解特征矩阵来实现降维。本文将介绍PCA主成分分析的数学原理，包括样本方差、协方差、协方差矩阵、散度矩阵的简单介绍，以及特征值分解和奇异值分解的原理和流程。同时还会探讨基于EVD和SVD的PCA实现方法以及PCA的应用。阅读本文前请确保已了解基本的机器学习相关知识。
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