主成分分析是統計方法裡的一種降維方法，它的主要思想是將原有n個特徵通過正交變換將一組可能存在相關性的特徵縮減到k特徵(k<=n) 。
高維：定義好抽象呀，能解釋一下麼？
路思：我們先從二維情況理解一下定義，假設原始資料中有下單量和成交量呈現出正相關的關係，我用圖2.2.3.1解釋一下這個過程，這裡假設該圖假設這是乙個二維資料，即只有兩個變數，分別由橫縱座標代表，這些資料的分布是個橢圓形的點陣，那麼我們能得到橢圓的乙個長軸和短軸，在短軸方向上可以看到資料的變化幅度不大，那麼將變化不明顯的短軸退化成沒有幅度變化時，這樣資料只有在長軸上有變化，這樣二維資料就降維到一維了，我們把長軸u1稱為主成分方向，在二維空間中取和u1方向具有最大方差的正交的的方向就是u2方向，u2則是我們選擇出的第二個主成分，以此類推。
圖2.2.3.1
高維：恩，也就是說比如商品評價滿意度可以分為快遞滿意度，商品滿意度兩個屬性決定，我使用pca後，可能得到的是這樣乙個屬性就可以決定商品評價滿意度了吧
路思：是的，從pca定義看多屬性時，pca主成分對最終結果的影響是按照從大到小被計算出來的，也就是第乙個計算出來的是第一主成分，是最關鍵的第一因素，第二主成分要稍微弱一些，以此類推。
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那麼更好的理解這個過程呢？我們來看一張圖 假設對於給定5個點，資料如下 要求 將這個二維的資料簡化成一維？並且損失少量的資訊 這個過程如何計算的呢？找到乙個合適的直線，通過乙個矩陣運算得出主成分分析的結果 不需要理解 pca.fit transform x x numpy array格式的資料 n ...