PCA 即主成分分析技术,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标. 假设目前我们的数据特征为3,即数据维度为三,现在我们想将数据降维为二维,一维: 我们之前的数据其实就是三维空间中的一个个点,这些点漫布在空间中,如下图所示 将这些数据去掉一个维度,也就是说将这些数据映射到某一个平面上,可以是xy平面,可以是xz平面,也可以是yz平面. 条件是映射后的数据的方差要保持最大,保留最大的数据波动性,也就是保留最多的原始的数据量. 在此基础上如果还要继续进行PCA,也就是将二维空间中的点映射…