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python中的主成分分析（PCA）的温和介绍

2025年7月4日 12:00 33 Comments

最流行的功能减少和数据压缩方法，通过在Python中使用Scikit-Learn实施轻轻解释。

来源:KDnuggets

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主成分分析（PCA）是降低高维数据维度的最流行技术之一。这是在各种现实世界中的重要数据转换过程以及图像处理，金融，遗传学和机器学习应用程序（数据包含许多需要更有效分析的功能）等行业。

主成分分析

降低降维技术等重要性等原因是多种多样的，其中三个脱颖而出：

效率：减少数据中的功能数量表明，诸如培训高级机器学习模型之类的数据密集过程的计算成本降低了。发行性：通过将数据投射到低维空间中，同时保持其关键模式和属性，保持其关键模式和属性，保持其在2D和3D中的易于启动和可视化的功能。当通过PCA等方法检测时，可以在保留（甚至改善）随后分析的有效性的同时消除。

效率：减少数据中的功能数量表示降低了数据密集型过程的计算成本，例如培训高级机器学习模型。

效率：

可解释性：通过将数据投影到低维空间，同时保留其关键模式和属性，更容易在2D和3D中进行解释和可视化，有时有助于从其可视化中获得洞察力。

解释性

降低噪声降低：通常，高维数据可能包含冗余或嘈杂的特征，当通过PCA等方法检测时，可以在保留（甚至改善）随后分析的有效性时消除。

降噪

主组件 mnist数据集 MNIST数据集|来源：TensorFlow fit_transform 形状 MNIST数据集|来源：TensorFlow fit_transform形状

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