使用mnist資料集，以linearsvc作為分類器，練習pca降維。
用mnist提供的所有訓練資料訓練分類器後，使用mnist提供的測試集，準確率達到0.83。
但是在pca降維，並取80%的特徵後，準確率僅僅0.26。
究其原因，我首先將訓練集pca至80%特徵(149維)，為了使用linearsvc的predict()函式，我又用pca將測試集資料降至149維。
在上一段就出現了錯誤: 兩個資料集分別經過pca降維之後，已經成為完全不同的資料——我還未考慮其中的數學原理，但就實驗結果來看，必須要將所有資料放在一起降維，然後再使用sklearn 中的train_test_split()劃分訓練與測試集。此時，準確率達到了0.9。
但是這個結果也很奇怪——它(56,000)高於使用所有訓練集(60,000)的準確率。
可能因為去除了雜訊?我還沒有花時間去想。
謝謝!
opencv自帶的PCA降維應用（一）
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