主成分分析
From Ufldl
(→Recovering an Approximation of the Data 数据还原) |
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| - | + | 【一审】：由上图可看出我们实际上得到的是对原始数据的一维近似。 | |
| + | 如果要训练一个自动编码器（autoencoder）或其它无监督特征学习算法，运算时间将直接依赖于输入数据的维度数。若用<math>\textstyle \tilde{x} \in \Re^k</math>取代<math>\textstyle x</math>作为输入数据，那么算法将使用该低维数据进行训练，运行速度也大大加快。对于很多数据集来说，低维表征量<math>\textstyle \tilde{x}</math>都可达到对原数据集的完美近似，因此对这些数据集使用PCA算法将可保证在只产生较小近似误差的同时极大地提速程序。 | ||
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【二审】： | 【二审】： | ||
