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摘要： KMeans实现 符号 + $K$: 聚类的个数 + $x^{(i)}$: 第i个样本 + $\mu_{1},\mu_{2},...\mu_{K}$: K个中心节点 + $c^{(i)}$: 第i个样本对应的是哪个聚类, $c^{(i)}$的值在1 K + $m$: 样本的数量 + $n$: 特征的 阅读全文

摘要： Principal Component Analysis(PCA) 概念 1. 去中心化(零均值化): 将输入的特征减去特征的均值, 相当于特征进行了平移, $$x_j \bar x_j$$ 2. 归一化(标准化): 将输入的特征减去特征的均值, 得到的差在除以特征的标准差, $${{x_j \ba 阅读全文