机器学习第六回——降维+异常检测
降维
目的
数据压缩。从而使用较少的计算机内存或磁盘空间，并且让我们加快我们的学习算法。
例如：从二维降到一维
数据可视化。由于多为（例如50维）的数据是不可以进行可视化的，利用降维的方法把它降到2维或3维，就可以可视化了。这样做的问题在于，降维的算法只负责减少维数，新产生的特征的意义就必须由我们自己去发现了。
PCA算法
在 PCA 中，我们要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当我们把所有的数据都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小。
步骤：
- 均值归一化。我们需要计算出所有特征的均值，然后令
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