《机器学习实战》PCA简化数据

一、降维技术 1.1 数据降维的必要性 <1>多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。 <2>高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有0.02%。 <3>过多的变量会妨碍查找规律的建立。 <4>仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系。例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内。

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