Principal Component Analysis(PCA)是最常见的数据降维的方法。根据 Wikipedia 的介绍,它最早是由Karl Pearson(同时也是卡方检验的发明者) 在1901年提出,到现在已经一百多年了。作为一种降维的方法,PCA可以将原数据进行线性变换,并找出数据中信息含量最大的主要成分,去除信息含量较低的成分,从而减少冗余,降低噪音。通常...