主成分分析（PCA）的主要使用场景
PCA的主要适用场景：效率 （1）非监督式的数据集方法 它是一种非监督式的降维方法，所以适用于不带有标签的数据集，对于带有标签的能够采用LDA数据 （2）根据方差自主控制特征数量标签 最大的主成分的数量会小于或等于特征的数量，即，PCA能够输出所有的特征，具体取决于选择特征中解释的方差比例 （3）更少的正则化处理 选择较多的主成分将致使更少的平滑，由于能保留不少特征，减小正则化 （4）数据量较大的
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