主成分分析

资 源 简 介

主成分分析法

详 情 说 明

在统计学和机器学习中，主成分分析法是一种常用的数据分析技术，它通过线性变换将原始数据转换为一组新的变量，新变量被称为主成分。主成分通常按照方差的大小递减顺序排列，这意味着第一个主成分包含原始数据中大部分的变异性。主成分分析法可以用于数据降维，减少数据集中的冗余信息，从而提高数据的可解释性和可视化效果。除此之外，主成分分析法还可以用于特征提取和数据压缩，从而在机器学习和数据挖掘领域中发挥重要作用。