(4) 简述PCA的作用
时间: 2023-10-23 22:14:18 浏览: 25
PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据降维技术。其主要作用是将高维数据转换为低维数据,并尽可能地保留原始数据的信息,以便更好地进行数据分析和处理。
具体来说,PCA通过找到原始数据中最重要的特征(即主成分),将原始数据投影到这些主成分所构成的低维空间中。这样做可以有效地减少数据的维度,降低计算复杂度,并且可以提高模型的泛化能力。
此外,PCA还可以用于数据的可视化,通过将数据映射到二维或三维空间中,可以更加直观地观察数据的分布和结构。