PCA_PLSR是什么？

PCA（Principal Component Analysis）和PLSR（Partial Least Squares Regression是两种常用的数据分析方法。

PCA是一种无监督学习方法，用于降低数据维度。它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。这些新的坐标轴被称为主成分，按照其对应的方差大小排序。通过选择前几个主成分，可以实现数据的降维，并保留原始数据中最重要的信息。

PLSR是一种监督学习方法，用于建立输入变量与输出变量之间的关系模型。它通过线性回归的方式，将输入变量投影到一个新的空间中，使得投影后的变量与输出变量之间的相关性最大化。PLSR可以用于预测、建模和特征选择等任务。