Там вообще что-то происходит, в математике?

PCA — алгоритм, уменьшающий пространство признаков так, чтобы потерять как можно меньше информации. Его часто спрашивали на собеседованиях, и, когда я впервые его изучил, то получил удовольствие от такого изящного применения линейной алгебры. Давайте же начнём разбор 🧑‍💻 Найти новые ортогональные оси (главные компоненты), вдоль которых дисперсия данных максимальна, и проецировать данные на первые k таких осей. 1) Нормирование. Приводим признаки к сопоставимым шкалам. Иначе признаки с большими числовыми масштабами доминируют по дисперсии...