主成分分析

主成分分析（PCA）是一种用于减少数据集中变量数量，同时保留最重要信息的技术。它将原始变量转换为一组新的变量，称为主成分，这些主成分按它们所解释的方差大小排序。第一个主成分捕获最多的方差，第二个捕获次多的方差，依此类推。通过选择较少数量的主成分，可以在不丢失太多信息的情况下降低数据的维度。