PCA降维前确定三个特征变量间相关性时，结果有负值表示什么意思？有负值的话还能进行PCA降维吗？结果中有正有负还能PCA降维吗？

如果在PCA降维前确定三个特征变量间的相关性矩阵中存在负值，这表示这些特征变量之间是负相关的。这意味着当其中一个变量增加时，另外一个变量则会减少。如果相关性矩阵中只有正值或只有负值，则表示这些特征变量之间具有较强的相关性，而如果相关性矩阵中既有正值又有负值，则表示这些特征变量之间的相关性比较复杂。

在PCA降维中，通常需要将相关性矩阵中的特征值进行分解，然后通过特征值的大小来确定哪些特征向量对应的特征值比较小，从而进行降维。即使存在负值，也可以进行PCA降维，但需要注意的是，如果特征向量之间存在负相关性，则可能会对PCA降维的结果产生一定的影响，需要进行额外的处理。