如果你对数据有兴趣，是想了解如何从复杂数据中提取有用的信息，主成分(PCA)是你绝对不能错过的一个工具。它通过将数据降维，提取最关键的特征，你简化数据结构，便于进一步。最吸引人的地方是，PCA 不仅简单易用，而且几乎不需要任何假设，所以适合各种应用场景。不管是神经科学、图像还是机器学习，PCA 都能派上大用场。
PCA 的基本原理是通过对数据集进行变换，找到数据的“主成分”，让你在减少维度的同时尽量保留数据的主要特征。简单来说，PCA 就是让你“看清”数据最重要的部分。像 Shlens 的教程那样，它从直观的示例到深入的数学推导，都适合初学者。作者不光给你数学公式，还通过玩具示例带你理解，感觉就像是老司机带路，完全不觉得枯燥。
如果你在做机器学习或者数据，PCA 是一个不错的工具。它能你去除冗余特征，让模型最有价值的信息。不过，PCA 也有一些限制，比如它假设数据的结构是线性的，如果数据的结构比较复杂，PCA 就不太适用了。所以，在用它之前，最好对你的数据有个基本的了解。
，如果你想了解 PCA 的工作原理，或者提升自己的数据能力，不妨从 Shlens 的这篇教程入手，绝对值得一看！