正交变换

百度飞桨AI Studio社区 主成分分析法（PCA） 主成分分析法（PCA） 主成分分析法是一种常用的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观察数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。主成分分析主要用于发现数据中的基本结构，即数据中变量之间的关系，是数据分析的有利工具，也用于其他机器学习方法的前处理。关键理论或技术技术在PCA中，数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系，新的坐标系的选择是由数据本身决定的

巫英才，浙江大学CAD＆CG国家重点实验室浙江大学百人计划研究员。他于香港科技大学获得博士学位。在担任现职之前，巫英才于2012年至2015年期间担任微软亚洲研究院研究员，2010年至2012年担任加州大学戴维斯分校博士后研究员