毫升 | 主成分分析（PCA）

这种方法是由Karl Pearson 介绍的。它的工作条件是，当高维空间中的数据映射到低维空间中的数据时，低维空间中数据的方差应最大。

主成分分析 (PCA) 是一种用于降低大型数据集维数的统计技术。它是机器学习、数据科学和其他处理大型数据集的领域中常用的方法。

PCA 的工作原理是识别数据中的模式，然后创建新变量以捕获尽可能多的数据变化。这些新变量称为主成分，是数据集中原始变量的线性组合。
第一个主成分捕获数据中最多的变化，第二个主成分捕获第二多，依此类推。创建的主成分数量等于数据集中原始变量的数量。
PCA 可用于多种目的，包括数据可视化、特征选择和数据压缩。在数据可视化中，PCA 可用于将高维数据绘制成二维或三维的图形，使其更易于解释。在特征选择中，PCA 可用于识别数据集中最重要的变量。在数据压缩中，PCA 可用于在不丢失重要信息的情况下减小数据集的大小。

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