数据降维的前前后后

最新推荐文章于 2024-07-16 20:15:51 发布

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为什么要进行降维处理？

1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。

2.高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有0.02%。

3.过多的变量会妨碍查找规律的建立。

4.仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系。例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内。

降维的目的：

1.减少预测变量的个数

2.确保这些变量是相互独立的

3.提供一个框架来解释结果

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