主成分分析（PCA）

基本概念 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是研究如何將多指標問題轉化爲較少的綜合指標的一種重要的統計方法，它能將高維空間的問題轉化到低維空間去處理，使問題變得比較簡單、直觀，而且這些較少的綜合指標之間互不相關，又能提供原有指標的絕大部分信息。 PCA是一個無監督問題，不是基於標籤，而是基於方差。我們可以認爲原始的數據在某一個維度上是非常密集的，PCA

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