PCA(主成分分析)是data 降维算法中常用的方法之一，通过数学变换将高维数据压缩成低维数据 ， 从而保留数据的主要信息 。机器学习数据降维方法PCA主成分分析PCA是机器学习中常用的方法 ， 是一种非参数数据降维方法，今天我们要讲的是数据分析的五种思维方式，在机器学习的数据处理中 ， 经常会遇到高维数据，这时候就需要data 降维来降低数据的维度，方便后续处理 。
1、给一个10000列10万行的训练数据集,怎么进行 降维?10000有100000行的训练数据集可以通过:1 。对大样本进行取样，使其成为小样本 。2.将分类变量与数值变量分开，同时删除相关变量 。对于数值型变量，可以通过相关分析找到相关特征，对于分类型变量，可以找到卡方检验 。3.PCA 降维可以用来获得方差最大的特征，即信息量最大的特征 。
2、(十principal components analysis(PCA)是最重要的降维方法之一 。它广泛应用于数据压缩、冗余消除和数据噪声消除 。它可以通过线性变换将原始数据转换成各维的一组线性独立表示，从而提取出数据的主要线性成分 。需要注意的是 ， PCA一般只用于线性数据降维，KPCA一般用于非线性数据 。
首先看几张图，有个直观的认识 。这里把椭圆看成数据:基于这个知识 ， 如果我们要对数据进行降维，比如把图1中两个维度的数据降维为一个维度，我们可以选择保留维度X1的数据，因为这个维度的信息更多 。同样，图2可以保留维度x2的数据 。然而，问题是，图3应该保留哪个维度的数据？答案是，保留任何一个维度都不好，会丢失大量信息 。
3、PCA 降维算法 降维是机器学习中的一个重要思想 。在机器学习中，我们经常会遇到一些高维数据集，这些数据集会占用计算机的内存和硬盘空间，降低运算速度 。降维可以使数据量得到压缩，加快运算速度 ， 减少存储空间，便于直观观察数据特征 。PS:在降维中，我们减少的是特征类型而不是样本数量 。如果样本数m保持不变 ， 特征值数n将减少 。一种常用的降维算法是PrincipalComponentAnalysis ， 简称PCA 。
【数据分析降维,论文数据分析怎么降重】上图是包含二维特征值的样本集 。黑叉代表样本 ， 红线代表找到的低维线，绿叉是样本投影到线上的位置 。而它们的投影距离就是PCA算法需要考虑的 。从上图可以看出，PCA算法是找一条线，数学上是一个向量，使得其他样本到向量的距离最小 。推而广之:一般来说，将特征值的维数从n降低到k就是求k个向量，使得样本在这些向量上的投影最小 。
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