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    机器学习(20)——数据降维为什么要降维?PCA原理LDA比较:

    前言:正所谓每一个结果的出现都是一系列的原因导致的,当构建机器学习模型时候,有时候数据特征异常复杂,这就需要经常用到数据降维技术,下面主要介绍一些降维的主要原理 为什么要降维? 在实际的机器学习项目中,特征选择/降维是必须进行的,因为在数据中存在以下几个 方面的问题: 数据的多重共线性:特征属性之间存在着相互关联关系。多重共线性会导致解的空间不稳定, 从而导致模型的泛化能力弱; 高纬空间样本具有稀疏性,导致模型比较难找到数据特征; 过多的变量会妨碍模型查找规律; 仅仅考虑单个变量对于目标属性的影响可能忽略变

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