main成分分析(PCA main成分分析例:一个平均值为(1 ， 其方法主要是通过协方差矩阵的特征分解 。从而得到数据的本金成分(即特征向量)及其权重(即特征值什么是本金-1 分析正常本金成分，principal 成分分析的方法是通过适当的数学变换使新变量principal成分成为原变量的线性组合，选择几个principal成分lai在变异信息中所占的比例越大，其在综合评价中的作用就越大 ， 思想:总体思路是化繁为简，抓住问题的关键，即降维的思路 。
【主成分分析特征值】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 ， 变量太多会增加计算量和分析问题的复杂程度 。人们希望在量化分析的过程中 ， 涉及的变量越少，获得的信息越多 。为了尽可能减少冗余和噪声 ， 我们一般可以选择其中一个相关变量 ， 或者将几个相关变量组合成一个变量作为代表，用少数几个变量代表所有变量 。
1、主 成分 分析(PCAmain成分-2/例:平均值为(1，3)的高斯分布，在(0.878 ， 0.478)方向的标准差为3，在其正交方向的标准差为1 。这里黑色显示的两个向量是这个分布的协方差矩阵的特征向量，其长度与对应的特征值的平方根成正比，并以原分布的平均值为原点移动 。在多元统计分析中，principal成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术 。
这是通过保留低阶主成分并忽略高阶主成分来实现的 。这样的低阶成分往往可以保留数据最重要的方面，但是，这不是一定的 ， 要看具体应用 。因为主成分 分析依赖于给定的数据，所以数据的准确性对分析的结果影响很大，master成分分析是卡尔·皮尔逊在1901年为分析数据和建立数学模型而发明的 。方法主要是通过协方差矩阵的特征分解得到数据的主成分(即特征向量)及其权重(即特征值)，这篇论文的目的是方便你自己的学习和复习 。如有错误，请见谅，欢迎指出，principal成分分析(PCA)是最常用的降维算法之一，也可用于数据压缩、冗余信息去除和噪声消除 。PCA的目的是找到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，比如有M个数据集，N维特征，我们想把N维特征降维为D维特征，让损失的信息越少越好 。如何做到这一点 。
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