主成分分析（PCA）

基本概念 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是研究如何将多指标问题转化为较少的综合指标的一种重要的统计方法，它能将高维空间的问题转化到低维空间去处理，使问题变得比较简单、直观，并且这些较少的综合指标之间互不相关，又能提供原有指标的绝大部分信息。html PCA是一个无监督问题，不是基于标签，而是基于方差。咱们能够认为原始的数据在某一个维度上是很是密集的

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