在三维数据上的 PCA
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至此,我们学习了 PCA 的基本原理。

在课程中,我举的例子都是二维的例子。因为二维数据非常容易可视化,我们可以实实际际看到了对于二维数据,PCA 后的结果是怎样的。

对于高于 3 维的数据,是不能可视化的,我们只能凭借抽象的想象。所以,三维数据是我们能够方便进行可视化的极限。在这里,希望大家仔细思考一下,对于三维数据,如果使用 PCA,会是怎样一个过程?

在这里,我写了一个 Jupyter Notebook,向大家展示了三维数据使用 PCA 的变化过程。因为涉及三维绘图,所以我在课程中没有专门介绍,感兴趣的同学可以研究一下。但关键的核心,是理解,PCA 到底是怎样处理三维数据的,三维数据经过 PCA 以后,变成了什么样子。

推而广之,大家可以更好地理解,对于高维数据,PCA 是如何运作的。

大家加油!:)


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