数据特征降维 | 主成分分析（PCA）附Python代码

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术和探索性数据分析方法，用于从高维数据中提取出最重要的特征并进行可视化。

PCA的基本思想是通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。这些新的坐标轴称为主成分，按照其对应的方差大小依次排列，第一主成分对应方差最大，第二主成分对应方差次大，以此类推。通过选择最具代表性的主成分，可以实现数据的降维，并且保留了原始数据中最重要的结构信息。

以下是主成分分析的基本步骤：

数据标准化：对原始数据进行标准化处理，使得每个特征具有相同的尺度。这是因为PCA是基于数据的协方差矩阵计算的，而协方差受到数据尺度的影响。
计算协方差矩阵：根据标准化后的数据，计算特征之间的协方差矩阵。协方差矩阵描述了数据特征之间的相关性和方差。
特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。特征值表示特征向量的重要性和方差贡献程度。
选择主成分：按照特征值从大到小的顺序选择主成分。通常会选择方差贡献较大的前几个主成分，以保留较多的信息。
构造新的特征空间：选取的主成分构成了新的特征空间，将原始数据投影到该空间中。这样可以实现数据的降维，并且保留了原始数据中最重要的结构信息。
可视化和解释：通过在新的特征空间中进行可视化，可以更好地理解数据的结构和关系。同时，可以根据特征向量的解释力度，解释主成分所代表的意义和特征。
PCA可以应用于各个领域的数据分析和建模中，例如数据压缩、图像处理、模式识别和数据可视化等。它是一种非监督学习方法，不需要事先标注的类别信息，适用于无监督的数据分析任务。

原理