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2021-05-21 閱讀量: 512
提問：特征選擇好理解，選特征嘛做減法，但是PCA是怎么做到降維的呢

PCA，嘗試對(duì)空間做一個(gè)變換，PCA可以保證找到相互獨(dú)立的特征，在新的特征下，就可以很輕松來做特征篩選，由于新的空間下，方差矩陣中非對(duì)角線上的值為0。從而特征篩選的過程中，不會(huì)誤刪太多的信息，降低模型欠擬合的風(fēng)險(xiǎn)。或者換一句來說，PCA的效果就是將原來的方差矩陣，非對(duì)角線上的信息量，重新分配到對(duì)角線上去，從而可以很安全的做特征篩選。

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