16、主成分分析与关联分析：数据挖掘的实用技巧

主成分分析与关联分析：数据挖掘的实用技巧

在数据挖掘领域，主成分分析（PCA）和关联分析是两种强大的技术。主成分分析可用于降维和理解高度相关变量的数据集，而关联分析则广泛应用于推荐系统、产品摆放和促销定价等多个领域。下面将详细介绍这两种技术的应用过程。

主成分分析（PCA）

主成分分析是一种无监督学习技术，可用于减少数据集的维度，同时保留大部分信息。以下是使用PCA进行士兵体重预测的详细步骤：

1. 数据加载与审查

首先，加载必要的R包，并读取数据：

library(magrittr)
install.packages("caret")
install.packages("DataExplorer")
install.packages("earth")
install.packages("ggthemes")
install.packages("psych")
install.packages("tidyverse")
options(scipen = 999)
army_ansur <- readRDS("army_ansur.RData")

查看部分特征名称：

colnames(army_ansur)

分析 Component 和 Gender 列的分布情况：

table(army_ansur$Com