什么是pca主成分分析

PCA（Principal Component Analysis）主成分分析是一种常用的数据降维方法，可以将高维度数据降维到更低的维度，同时尽可能地保留原始数据的信息。PCA的基本思想是将多维数据降到少数几个维度上，而这些维度是原始数据中最具有代表性的维度。这些维度称为主成分，是原始数据中方差最大的方向。通过主成分的提取，我们可以去掉一些冗余信息，压缩数据，同时保留原始数据的主要特征。PCA主要应用于数据挖掘、模式识别、数据压缩等领域。