pca_compute

"pca_compute"通常是指主成分分析(PCA)计算过程的一部分。主成分分析是一种常用的数据降维和特征提取技术，主要用于发现数据集中的主要变化趋势，通过线性变换将原始高维度数据转换成一组新的、互不相关的变量，称为主成分，这些主成分按其解释方差的大小从大到小排列。

在实际应用中，"pca_compute"可能涉及到以下几个步骤：
1. 数据预处理：包括中心化（将所有特征值减去均值）、标准化（除以标准差）等操作，确保数据在同一尺度上。
2. 计算协方差矩阵：这是PCA的核心部分，用于衡量各个特征之间的线性相关程度。
3. 特征值分解：对协方差矩阵进行因子分解，得到主成分对应的特征值和特征向量。
4. 选择主成分：保留最大的几个特征值对应的主成分，因为它们能最好地描述数据的变异性。
5. 转换数据：使用选定的主成分向量将原始数据投影到新的坐标系。

如果你在编程环境中遇到"pca_compute"函数，比如Python的sklearn库就有`PCA.fit_transform()`这样的函数，它会自动执行上述计算并返回经过PCA处理后的数据。