主成分分析的基本思想 主成分分析的概念
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主成分分析是用较少的变量来解释原始数据中的大部分变量，将许多相关性较高的变量转化为相互独立或不相关的变量。主成分分析采用降维的思想，将多个变量转化为几个综合变量，即主成分，其中每个主成分是原始变量的线性组合，彼此之间不相关，因此这些主成分可以反映初始变量的大部分信息。
在主成分分析中，首先要保证提取的前几个主成分的累积贡献率达到较高的水平，即变量降维后的信息必须保持在较高的水平。其次，提取的主成分必须能够提供符合实际背景和意义的解释，否则主成分信息空洞，没有实际意义。
主成分解释的含义一般都有些模糊，不像原变量的含义那样清晰准确，这是我们在变量降维过程中必须付出的代价。
采用主成分分析法对数据信息进行浓缩。例如，如果总共有20个指标值，我们是否可以将这20个项目浓缩为4个通用指标？
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