机器学习模型—主成分分析 降维魔法
在许多领域的研究与应用中，我们通常需要对含有多个变量的数据进行观测和分析。然而，多变量大数据集不仅增加了数据采集的工作量，还使问题分析变得复杂。此时，主成分分析（PCA）作为一种降维算法，能够帮助我们从高维数据中提取关键信息，减少维度，同时保留数据的重要特性。
随着数据集中特征或维度数量的增加，获得具有统计意义的结果所需的数据量呈指数级增长。这可能会导致机器学习模型过度拟合、计算时间增加和准确性降低等问题，这被称为处理高维数据时出现的维数灾难问题。随着维度数量的增加，可能的特征组合数量呈指数级增长，这使得获取数据的代表性样本在计算上变得困难，并且执行聚类或分类等任务变得昂贵。此外，一些机器学习]算法可能对维度数量敏感，需要更多数据才能达到与低维度数据相同的精度水平。
为了解决维数灾难(curse of dimensionality)，使用了特征工程技术，包括特征选择和特征提取。
降维是一种特征提取技术，旨在减少输入特征的数量，同时保留尽可能多的原始信息。在本文中，我们将讨论最流行的降维技术之一，即主成分分析（PCA)
什么是主成分分析（PCA）
主成分分析(PCA) 技术由数学家Karl Pearson于 1901 年提出它的工作前提是，当高维空间中的数据映射到低维空间中的数据时，低维空间中的数据的方差应该是最大的。
- **主成分分析 (PCA)**是一种统计过程，它使用正交变换将一组相关变量转换为一组不相关变量。PCA 是探索性数据分析和预测模型机器学习中使用最广泛的工具。而且，