特征向量正交化是机器学习中常用的一种数据预处理技术,它是对原始数据样 本中特征值向量进行正交变换,使不同方向上的特征值变换出一种正交标准化的新 的特征向量,以克服某种局部空间不均衡的性质,提高样本特征值间的相关性,以 保证输入数据作为机器学习训练后模型的可靠度和精确度。 特征向量正交化的过程分为特征值变换、正交标准化、特征值归一化三个部分
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