pca的目标函数是最小化投影残差，此目标等价于最大化主成分向量的方差。

主成分分析（PCA）的目标是将高维数据投影到低维空间中，同时最小化投影残差。这意味着，我们希望找到一个投影矩阵，将数据映射到低维空间，使得数据点在低维空间中的重构误差最小。

另一方面，PCA的另一个目标是找到最大方差的主成分向量，以便更好地捕获原始数据的变化。最大化主成分向量的方差意味着在投影后尽可能保留原始数据的方差，因此，最大化主成分向量的方差也是PCA的一个目标。

需要注意的是，这两个目标在数学上是等价的，因为最小化投影残差的同时，我们也在最大化主成分向量的方差。因此，我们可以使用任何一个目标作为PCA的优化目标。

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PCA的目标函数是最小化投影残差，目标等价于最大化主成分向量的方差吗

是的，PCA的目标是通过线性变换将原始数据映射到低维度空间中，并最小化投影残差。而最大化主成分向量的方差可以看作是达到这个目标的一种方式，因为方差越大，表示数据在该方向上的差异性也越大，所以保留这个方向能够尽可能地保留原始数据的信息。因此，最小化投影残差的目标等价于最大化主成分向量的方差。

pca的目标函数是最小化投影残差

PCA（主成分分析）的目标函数是最小化投影残差。具体来说，PCA的目标是找到一个线性变换，将数据投影到一个低维空间中，使得每个样本点到其投影点的距离平方和最小。这个距离平方和也被称为投影残差。因此，PCA的目标是通过最小化投影残差来找到数据的主要方向，并将数据投影到这些方向上，以便更好地理解和处理数据。