特征选择（三）-K-L变换
上一讲说到，各个特征（各个分量）对分类来说，其重要性当然是不同的。舍去不重要的分量，这就是降维。 聚类变换认为：重要的分量就是能让变换后类内距离小的分量。类内距离小，意味着抱团抱得紧。 但是，抱团抱得紧，真的就一定容易分类么？如图1所示，根据聚类变换的原则，我们要留下方差小的分量，把方差大（波动大）的分量丢掉，所以两个椭圆都要向y轴投影，这样悲剧了，两个重叠在一起，根本
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