文章目录1. 总体主成分分析2. 样本主成分分析3. 主成分分析方法3.1 相关矩阵的特征值分解算法3.2 矩阵奇异值分解算法4. sklearn.decomposition.PCA 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法 利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据 转换为 少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量 称为 主成分 主成分的个数通常小于原始变量的个数，所以PCA属于降维方法 主要用于发现数据中的基本结构，即数

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别对每个指标进行分

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别对每个指标进行