PCA的不同I型标尺和II型标尺差异

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，它通过将原始数据映射到低维空间中，来实现降维的目的。而I型标尺和II型标尺是PCA中常用的两种标尺。

I型标尺是将原始数据进行标准化处理，即每个特征的均值为0，标准差为1，然后再进行PCA计算。这种标尺适用于所有特征的重要性都是相等的情况。

II型标尺是将原始数据进行相关系数矩阵的计算，然后再进行PCA计算。这种标尺适用于不同特征之间的重要性不相等的情况，因为它能够消除不同特征之间的量纲差异，强制不同特征之间的相关性为0。

因此，I型标尺和II型标尺的差异在于数据的标准化处理方式和是否考虑特征之间的相关性。在实际应用中，需要根据数据的特点和分析目的选择合适的标尺。