标签：分析 eigenvalue frac sum 成分 choose Components data
Principal Components Analysis
目录Intuition
PCA tries to identify the subspace in which the data approximately lies.
Intuitively, we choose a direction for projection and we reserve the most variance / difference.
Formalization
\[\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m (x^{{(i)}^T} u)^2=u^T(\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m x^{(i)}x^{(i)^T})u \]so the problem is transferred to choosing a eigenvector that maximize eigenvalue.
choose top k eigenvalue to reduce data dimension from \(\R^n\) down to \(\R^k\)
标签：分析,eigenvalue,frac,sum,成分,choose,Components,data 来源： https://www.cnblogs.com/BUAA-Stargazer/p/16625526.html
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