PCA 降维算法详解 以及代码示例

从信息论的角度来看，， 如果选择的 k 越大， 也就是系统的熵越大， 那么就可以认为保留的原来样本特征的不确定性也就越大， 就更加接近真实的样本数据。 如果 k 比较小， 那么系统的熵较小， 保留的原来的样本特征的不确定性就越少， 导致降维后的数据不够真实。 （完全是我个人的观点）

不义而富且贵，于我如浮云。