主成分分析

主成分分析（PCA）是一种统计方法，用于通过正交转换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。这些主成分按照它们对总方差的贡献排序。在这种方法中，数据从原来的坐标系转化到新的坐标系中。这个新坐标系的选择是由数据本身决定的 。主成分分析通常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。这种方法在许多领域都有应用，包括金融、生物学、社会科学和物理学等。总之，主成分分析是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解复杂的数据集。