python 主成分分析

引用

因此，Python中可以使用主成分分析方法对数据进行降维，并用少数几个主成分代替原始的多个变量。这可以通过计算数据的协方差矩阵和特征值分解来实现。主成分分析可帮助我们理解数据的结构和关系，但需要注意的是，主成分失去了原始变量的具体含义。主成分分析在数据处理、聚类和回归等任务中被广泛应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *3* [主成分分析法（PCA）的理解（附python代码案例）](https://blog.csdn.net/qq_45722196/article/details/127584340)[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* [Python机器学习13——主成分分析](https://blog.csdn.net/weixin_46277779/article/details/125533173)[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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