多元统计分析第8章主成分分析

主成分分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)一种数据降维技术,将多个具有较强相关性的实测变量综合成少量综合变量。其原理也比较简单,首先需要我们理解变异的重要性。在数据中,一个指标除了可靠、真实之外,还必须反映个体间差异。数据的变异是数据信息的承载体,不同个体取值大同小异,该指标不能很好的区分个体,变异越大,信息量越大。