机器学习|什么是主维度分析（PCA) 人工智能|PCA|主维度分析|降维

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什么是降维
什么是主维度分析（PCA)

什么是降维训练模型时，如果数据集的特征数过多（比如文本分类时，二元词组有上万个），那么训练起来会很慢。而且可能会因为数据量不够大，但是维度过高，使得数据分布非常的稀疏，降低训练效果。
降维能够有效的避免上述缺点。理想的降维是将和训练目的比较不相关的特征排除，仅留下有用的那部分，从而提高训练效果。
但是降维过程中，维数的下降不可避免地会导致信息的丢失。因为对数据降维后，模型在预测时需要恢复到原来的样子。
如何有效降低维数，同时尽量减少信息丢失，就是降维的目标。

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【上图展示出：PCA中，降维并试图还原时，信息的丢失。三幅图按序分别代表：原始维度中的数据、分析出的主维度中的数据、降维至一个主维度后恢复至原维度的数据】

什么是主维度分析（PCA) PCA（Principal component analysis，主维度分析）是一种维度提取方法，这需要和维度选择方法区分开。
选择，意味着从原有维度（特征）中选择一部分保留，而忽略其他维度（特征）；而提取，可以随意构建新的维度，不限于已有的维度，然而新选出的维度就不一定具有特殊含义了，因而比起特征选择来说，不是很便于理解。
PCA提取维度的思路是，让新构建的维度上，数据的方差最大化。正如PCA的名字所示，主维度分析，是要通过分析数据，找出最主要的那些维度。找出的这些主要维度数量比原数据的维度小很多，从而达到降维的目的。
【机器学习|什么是主维度分析（PCA)】PCA是一种传统的适用性较强的方法。该方法首次发表于一个世纪前的1901年，目前已经有很多表现更加优秀的方法。此外，PCA是自编码器的一种特例。这也是为什么在深度学习中，通常没有机器学习中这样明显的一步特征提取的步骤。