多元统计分析第8章PCA主成分分析

数据降维里的主力选手——主成分 PCA，用过的都说好。多个指标合成几个核心指标，信息不丢，还减负。像在做表格时，列太多太杂，PCA 能帮你抓住重点，效果还挺惊艳的。

主成分的核心其实不难，搞清楚“变异”两个字就够了。比如你想用几个变量来代表一个人的消费行为，那肯定选那些变异大的变量才有意义，对吧？否则信息都差不多，还个啥？

实际开发中，PCA 在多地方都用得上，比如机器学习做特征工程，或者数据可视化前先降个维，清爽不少。像sklearn.decomposition.PCA就常用，几行代码就能跑起来：

from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_new = pca.fit_transform(X)

有意思的是，PCA 也挺灵活，能配合各种工具用。不管你是搞matlab的，还是玩Python的，甚至做网络系统设计的，都能找到合适的切入点。这里推荐几个不错的资料，点进去看看就懂了：

如果你最近在做数据或者模型优化，蛮建议你试试 PCA，降维省心又实用。不过注意哦，降维后变量会变得抽象，解释性就差了点，得根据业务场景来权衡一下。