数据科学家拆解 PCA：五个步骤讲透降维黄金标准
mdancho84 · x · 2026-10-10
数据科学家 Matt Dancho 发推系列讲解主成分分析（PCA），称其为降维的黄金标准但初学者难以理解，并用分步推文拆解：
- PCA 是什么：一种用于数据分析的统计技术，主要做降维，适合多变量的大数据集，在简化数据复杂度的同时尽量保留原数据的变异信息。
- 五个步骤：①标准化（Standardization）②计算协方差矩阵 ③特征值/特征向量计算 ④选择主成分 ⑤数据变换。
- 协方差矩阵：PCA 关注方差与协方差，协方差矩阵中每个元素表示两个特征之间的协变程度。
- 特征值/特征向量：特征向量是方差最大的方向即主成分，特征值表示每个主成分携带的方差量。
- 选择主成分：特征向量按特征值降序排列，通常基于累计解释方差比例决定保留多少个主成分。
- 数据变换：将原始数据投影到主成分上，得到变量互不相关、前几个变量保留大部分变异的新数据集。
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