pca降维原理示意图

抱歉，根据提供的引用内容，没有给出pca降维原理示意图的描述或者引用。但是，我可以通过文字来给你解释一下pca降维的原理。PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）的主要思想是将n维特征映射到k维上，其中k维是全新的正交特征，也被称为主成分。这些主成分是在原有n维特征的基础上重新构造出来的。PCA的目标是通过保留数据中的主要信息来降低数据的维度。具体来说，PCA通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系中，使得投影后的数据具有最大的方差。这样可以保留尽可能多的信息，并且可以减少数据的冗余。降维后的数据可以用更少的维度来表示，从而减少计算和存储的成本。PCA的核心计算是通过特征值分解来获得主成分，并且特征值越大的主成分所包含的信息越多。因此，选择保留的主成分个数或者降维后的维度可以根据主成分的方差和比例来确定。PCA在sklearn中使用简单，一般只需要指定需要降维到的维度或者降维后的主成分的方差和占原始维度所有特征方差和的比例阈值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图解机器学习算法(14) | PCA降维算法详解（机器学习通关指南·完结）](https://blog.csdn.net/ShowMeAI/article/details/123408773)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [数据降维1：主成分分析法思想及原理（配图版）](https://blog.csdn.net/zhaodedong/article/details/103775967)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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