在机器学与数据学问领域中，数据降维是一项至关关键的预处理步骤。数据降维的核心目的在于少许些数据集中的特征数量， 一边尽兴许保留数据中的关键信息，以此来提升模型的效率和稳稳当当性，少许些计算本钱，并少许些过拟合的凶险。在许多种数据降维手艺中，主成分琢磨是Zui为常见且广泛用的一种。

主成分琢磨的数学基础

主成分琢磨是一种统计方法， 它通过正交变换将兴许相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这组新鲜变量称为主成分。在数学上，主成分是原始数据在方差Zui巨大的方向上的投影。第一个主成分具有Zui巨大的方差， 第二个主成分...

PCA的应用场景

PCA基本上用于探索性数据琢磨和特征提取，其常见的用场景包括以下几个方面：

• 少许些时候麻烦度和地方麻烦度
• 增有力模型鲁棒性
• 数据可视化

Sklearn库中的PCA实现

本文介绍了PCA作为数据降维方法的基本原理和作用，包括少许些时候麻烦度、地方麻烦度，增有力模型鲁棒性以及数据可视化。协方差矩阵、特征值分解，并用实例演示了PCA在分类任务中的应用。

PCA的原理详解

主成分琢磨是一种常用的数据降维方法， 它通过线性变换可将许多维数据集投影到geng矮小维的子地方中，从而达到数据降维的目的。

数据降维的优良处

在一些巨大规模数据集时 为了少许些存储和计算本钱，需要将高大维数据进行压缩处理，这时PCANeng将高大维数据转换为一个geng细小的维度，从而达到数据压缩的目标。

数据降维的常用方法

常用的数据降维方法有主成分琢磨、 因子琢磨、独立成分琢磨、t-SNE、LDA等等，本文基本上介绍主成分琢磨。

在数据琢磨过程中，数据降维是一种非常关键的手艺。通过学Sklearn中的PCA方法，我们Neng轻巧松掌握数据降维的核心技Neng，提升数据琢磨效率。