主成分分析PCA
什么是PCA？ PCA，Principle Component Analysis，即主成分分析法，是特征降维的最常用手段。顾名思义，PCA能从冗余特征中提取主要成分，在不太损失模型质量的情况下，提升了模型训练速度。通常用于高维数据集的探索与可视化。PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。 举个例子，球和圆。一个三维空间的球，往坐
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