主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，广泛应用于机器学习和数据科学领域。以下是一些 PCA 的常见应用场景：
- 特征选择：通过PCA可以识别出最重要的特征，从而减少特征数量，提高模型效率。
- 异常检测：PCA可以帮助识别数据中的异常值。
- 可视化：PCA可以将高维数据转换到二维或三维空间，便于可视化分析。
PCA 应用实例
- 图像压缩：通过PCA对图像进行降维，可以减少图像数据的大小，同时保持较高的图像质量。
- 股票市场分析：PCA可以用于分析股票市场的相关性，识别市场趋势。
- 文本分析：PCA可以用于文本数据的降维，帮助识别文本中的重要主题。
PCA 应用示例
扩展阅读
想要了解更多关于 PCA 的知识，可以阅读以下教程：