主成分分析(PCA)
PCA即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
主成分分析（英语：Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。
主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。
PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。
主成分分析的基本步骤是什么?
1、主成分分析步骤：对原始数据标准化，计算相关系数，计算特征，确定主成分，合成主成分。
2、主成分分析法的详细步骤如下：第1步：标准化 这一步的目的是把输入数据集变量的范围标准化，以使它们中的每一个均可大致成比例地分析。更具体地说，在使用PCA之前必须标准化数据的原因是PCA对初始变量的方差非常敏感。
3、基本步骤如下：标准化 输入数据集变量的范围标准化，以使它们中的每一个均可大致成比例地分析。
4、可以使用matlab软件使用主成分分析法。
主成分分析的基本步骤
主成分分析步骤：对原始数据标准化，计算相关系数，计算特征，确定主成分，合成主成分。
第五步：沿主成分轴重新绘制数据 在前面的步骤中，除了标准化之外，你不需要更改任何数据，只需选择主成分，形成特征向量，但输入数据集时要始终与原始轴统一（即初始变量）。
基本步骤如下：标准化 输入数据集变量的范围标准化，以使它们中的每一个均可大致成比例地分析。
可以使用matlab软件使用主成分分析法。
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