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主成分分析（PCA）是一种降维技术。
时间：2024-09-11 05:59:14 朱迪
主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析（principal components analysis,PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数
主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，用于将高维数据投影到低维空间中。它的主要目标是通过线性变换，将原始数据的方差最大化，同时尽可能减少信息的损失。PCA 的基本思想是找到一个新的坐标系，使得数据在这个新的坐标系中具有最大的方差。这个新的坐标系通常被称为主成分轴，它们是原始数据的线性组合。PCA 可以帮助我们理解数据的结构和模式，同时也可以用于数据预处理、特征提取和可视化等任务。