参考：http://blog.csdn.net/songzitea/article/details/18219237

从投影的角度理解pca：向量，投影，基，内积，坐标，维数，分散程度，方差，协方差矩阵，对角化，特征值分解，主成分分析PCA的更多相关文章

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  7. PCA算法详解——本质上就是投影后使得数据尽可能分散（方差最大），PCA可以被定义为数据在低维线性空间上的正交投影，这个线性空间被称为主⼦空间（principal subspace），使得投影数据的⽅差被最⼤化（Hotelling, 1933），即最大方差理论。

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  9. 转：如何学习SQL（第二部分：从关系角度理解SQL）

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