2025-04-19 08:24:59
精选答案
关于这个问题，主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维方法，其基本思想是将原始高维数据转换为新的低维空间，使得转换后的数据具有更好的可解释性和更小的噪声干扰。
具体来说，主成分分析通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系中，使得第一主成分（即方差最大的方向）解释数据的大部分变异性，第二主成分解释剩余变异性中的大部分，以此类推，直到解释变异性的总和达到预设的阈值为止。因此，PCA的目标是找到尽可能少的主成分，使得转换后的数据仍然能够保留原始数据的信息。
2025-04-19 08:24:59
其他答案
主成分分析基本思想： 就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差- 协方差结构。综合指标即为主成分。所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。
