PCA（主成分分析）是一种常用的降维技术，通过线性变换将高维数据投影到低维空间，保留主要信息。以下是关键步骤与解读指南：
1. 核心原理
PCA通过找到数据方差最大的方向（主成分）进行投影，减少冗余。
2. 实现流程
- 标准化数据：消除量纲影响
- 计算协方差矩阵：分析特征间关系
- 特征值分解：确定主成分权重
- 选择Top K成分：保留方差占比高的维度
- 投影数据：生成低维表示
3. 应用场景
- 数据可视化（如2D/3D散点图）
- 特征提取（减少计算复杂度）
- 去除噪声（保留核心模式）
4. 如何解读图表
- 成分轴：主成分方向（PC1/PC2等）
- 数据点分布：聚类情况反映潜在模式
- 解释方差：方差占比显示信息保留程度
- 异常值：远离主成分轴的点需重点关注
5. 扩展学习
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⚠️ 注意：PCA仅适用于线性关系较强的数据，非线性结构建议使用t-SNE或UMAP等方法。