主成分分析法与层次分析法

主成分分析法（PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以将高维数据转换为低维数据，并且保留数据中的主要信息。PCA通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得新坐标系下的数据具有最大的方差，从而达到降维的目的。在实际应用中，PCA常用于特征提取、数据可视化等领域。

层次分析法（AHP）是一种多准则决策分析方法，它将问题分解成多个层次，并在每个层次上进行比较和评价，从而得出最终的决策。AHP将问题划分为目标层、准则层和方案层三个层次，通过构建判断矩阵和计算权重来对各层次进行比较和评价。AHP可以应用于多种领域，如投资决策、工程设计、人才选拔等。