PCA

PCA（主成分分析）是一种统计方法，用于通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。这种方法可以降低数据的维度，同时保留尽可能多的信息。在数据预处理阶段，PCA常用于减少特征数量，提高模型训练效率。此外，PCA还可以用于数据可视化，帮助我们更好地理解数据的结构和关系。总的来说，PCA是一种强大的工具，可以用于处理和分析大量复杂的数据集。