摘要：
Principal Components Analysis （一）引入PCA 当我们对某个系统或指标进行研究时往往会发现，影响这些系统和指标的因素或变量的数量非常的多。多变量无疑会为科学研究带来丰富的信息，但也会在一定程度上增加工作的难度，而通常变量之间又具有一定的相关性，这又增加了问题分析的复杂度。如果分别分析每个变量，那么分析又不够综合，而盲目的减少变量又会损失很多有用的信息。因而我们自然而然想到能否用较少的新变量去代替原来较多的旧变量（即降维），同时使这些新变量又能够尽可能保留原来旧变量所反映的信息，另外又能保证这些新变量之间是相互无关的。 而PCA就是在这样的一个背景下用于解决上述问题 阅读全文
