主成分分析PCA

一、模型介绍

在数据挖掘和建模的过程中，高维数据也同样带来大的计算量，占据更多的资源，而且许多变量之间可能存在相关性，从而增加了分析与建模的复杂性。我们希望找到一种方法，在对数据完成降维「压缩」的同时，尽量减少信息损失。由于各变量之间存在一定的相关关系，因此可以考虑将关系紧密的变量变成尽可能少的新变量，使这些新变量是两两不相关的，那么就可以用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息。机器学习中的降维算法就是这样的一类算法。

二、PCA 的算法步骤

三、PCA代码实践

1. scikit-learn PCA类介绍

　　　　在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA

2. sklearn.decomposition.PCA参数介绍

　　　　下面我们主要基于sklearn.decomposition.PCA来讲解如何使用scikit-learn进行PCA降维。PCA类基本不需要调参，一般来说，我们只需要指定我们需要降维到的维度，或者我们希望降维后的主成分的方差和占原始维度所有特征方差和的比例阈值就可以了。

现在我们对sklearn.decomposition.PCA的主要参数做一个介绍：

　　　　1）n_components