主成分分析法波士顿房价

主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，可以用来提取数据的主要特征，降低数据维度，从而更好地分析和处理数据。

波士顿房价数据集是一个经典的回归问题，其中包含了房屋相关的13个特征，如犯罪率、房屋平均房间数、房屋年龄等，以及房价的中位数。

可以使用主成分分析来对波士顿房价数据集进行降维处理，提取出数据的主要特征。具体方法是，先对数据进行标准化处理，然后使用PCA对数据进行降维，得到新的特征矩阵。最后，可以使用线性回归等方法对降维后的数据进行建模，预测房价。

需要注意的是，PCA降维后的新特征矩阵可能不易解释，因此需要根据实际情况选择合适的降维方法和特征数目。