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PCA（主成分分析）是一种数据降维的方法，可以将多维数据转换为一维或二维的主成分，以便更好地可视化和分析。本文从房价和面积的例子，详细介绍了PCA的原理、步骤和效果，以及如何选择主成分的数量。
PCA这个概念太大，按照你的描述应该指的是求协方差矩阵的方法，也就是到手的矩阵先求协方差矩阵，然后对求出来的协方差阵进行特征分解得到特征值特征向量，然后根据特征值的大小取最大的N个所对应的特征向量做为主元代替原矩阵。
在主成分分析（PCA）中，得分图是一种用于可视化不同样本之间相对位置的图表。在得分图中，每个样本被表示为一个点。通常，得分图的横坐标和纵坐标分别代表前两个主成分的得分。主成分是与数据集中最大方差相关的线性组合。
# PCA分析的原理 今天我们就来聊一聊最基础的降维分析方法，也是最常用但是大部分同学又常常看不太懂的降维分析方法：主成分分析（principal component analysis），AKA，PCA分析。
当然可以，可以用PCA得到的特征作为深度学习算法的输入，但是不太推荐这种方式，PCA分解自身会损失一定信息的，所以将原始数据+PCA特征作为深度学习算法的输入更为稳妥。2.深度学习算法，比如神经网络，会自动学到要进行PCA吗？还是必须我手动先
pca = PCA(n_components='mle')那么会自动按照内部函数的选择维度方法 具体源码是如下的，和其他几个参数有关系。 n_components是要保留的成分，int 或者 string，缺省时默认为None，所有成分被保留，但是这三种设置并不适用于所有情况，下面的表格说明了两个参数之间的关联：
这篇是继PCA和KPCA两种降维方法后的第三篇。当我们处理高维数据时，很难直观地理解和发现数据中的结构和关联。t-SNE是一种强大的降维技术，能够揭示高维数据背后的秘密。本文将主要介绍t-SNE的原理和应用。一、t-SNE的核心思想
千万不要小看PCA， 很多人隐约知道求解最大特征值，其实并不理解PCA是对什么东西求解特征值和特征向量。 也不理解为什么是求解特征值和特征向量。 要理解到Hinton对PCA的认知，需要跨过4个境界，而上面仅仅是第1个境界的问题。为什么要理解PCA？
PCA(主成分分析)所对应的数学理论是SVD(矩阵的奇异值分解）。 而奇异值分解本身是完全不需要对矩阵中的元素做标准化或者去中心化的。 但是对于机器学习，我们通常会对矩阵（也就是数据）的每一列先进行标准化。
PCA，Principle Component Analysis，就是一种较为简单和普遍的降维方法—— 2 PCA 一句话定义：通过线性线性变换，将数据映射到低维的子空间中的降维方法，期间尽可能防止信息丢失。2.1 从一个例子开始 问题来了，什么是数据的信息？
