大模型算法学习6.3
2026/6/6 12:53:00 网站建设 项目流程

PCA:

传统PCA是一种无监督线性降维算法,先对原始多维数据去中心化,通过协方差矩阵求解特征值与特征向量,依照特征值大小筛选信息量最高的主成分,将原始数据线性投影到低维空间,在保留大部分数据方差信息的同时剔除冗余相关特征,缺点是线性映射无法捕捉非线性关联、降维后的合成特征没有实际业务语义。

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