| 主成分分析（PCA）解释：简化机器学习中的复杂数据 |
文章目录
- 一. 主成分分析（PCA）解释：简化机器学习中的复杂数据！
- 二. 参考文献
一. 主成分分析（PCA）解释：简化机器学习中的复杂数据！
主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）通过 将大型数据集中的维度减少到能够保留大部分原始信息的主成分，从而减少数据的维度。
让我给你举个例子，说明为什么这很重要。假设在一个风险管理的场景中，我们想要了解哪些贷款彼此相似，以便理解哪些类型的贷款通常会还清，哪些类型的贷款风险较高。请看这张表，显示了六笔贷款的数据。这些贷款包含多个维度，例如贷款金额、申请人的信用评分等。虽然这里只显示了四个维度，但贷款实际上包含更多的维度。例如，借款人的年龄和收入债务比也是重要维度。
PCA是一种找出最重要维度或主成分的方法。直观上讲，我们知道在考虑风险时，有些维度比其他维度更重要。例如，信用评分可能比借款人在当前工作中的工作年限更重要。如果我们去除这些不重要或不太重要的维度，我们会看到两个主要好处：一是机器学习的训练和推理速度会更快，因为要处理的数据更少，维度更少；其次，如果只有两个维度
