摘要： 1. PCA优缺点 利用PCA达到降维目的，避免高维灾难。 PCA把所有样本当作一个整体处理，忽略了类别属性，所以其丢掉的某些属性可能正好包含了重要的分类信息 2. PCA原理 条件1：给定一个m*n的数据矩阵D， 其协方差矩阵为S. 如果D经过预处理， 使得每个每个属性的均值均为0， 则有S=DT 阅读全文