什么是“PCA”？PCA原理介绍及参考分析实际主成分分析(PCA，主成分分析原理PCA(主成分分析)是常用的方法数据分析 。PCA的目的是找出一组低维数据来表示原始高维数据，保留原始数据中的主要信息，(好像是中国独有的PCA1 principal component analysis，主成分分析(PCA)是一种抓住事物主要矛盾的统计分析方法，可以从多个事物中分析出主要影响因素 ， 揭示事物本质，简化复杂问题 。
1、pca算法介绍及简单实例principal components analysis(PCA)是一种分析和简化数据集的技术 。主成分分析(PCA)常用于降低数据集的维数，同时保持数据集中方差贡献最大的特征 。简而言之，PCA就是压缩数据，降维，留下重要的特征 。目的:当你有上百个特征 ， 它们可能来自不同部门给出的数据，或者这些来自不同部门的数据可以相互推导，或者一个特征对结果影响不大 ， 或者来自不同部门的数据实际上描述的是同一个问题，那么这些多余的特征就毫无价值 。
在解决机器学习问题时，如果能把数据可视化，就能极大地帮助我们找到解决方案 。但是如果特征太多(也就是维度太多) ， 你就很难画出来，即使画出来也不容易理解 。我们可以通过降维来反映平面或三维空间中的数据 ， 这就方便了数据分析对于一组数据，如果它在某个坐标轴上的方差越大，就意味着坐标点越分散，这个属性就能更好的反映源数据 。
2、pca主成分分析PrincipalComponentAnalysis:英文全称principal component analysis，缩写为PCA 。从名字就可以看出，这是一种专注分析的方法 。主成分分析是通过适当的数学变换，使新变量的主成分成为原变量的线性组合，在总的变异信息中选择少数几个比例较大的主成分来分析事物的方法 。主成分在变异信息中所占的比重越大，其在综合评价中的作用就越大 。
【数据分析 PCA是什么,pca金融数据分析】当然，既然是关键，那么自然要牺牲准确性 。解题:由于每个变量都在一定程度上反映了所研究问题的一些信息 ， 而且指标之间有一定的相关性，所以得到的统计数据所反映的信息有一定程度的重叠 。用统计方法研究多元问题时，变量过多会增加计算量和分析问题的复杂性 。人们希望在定量分析的过程中，涉及的变量越少 ， 获得的信息越多 。
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