主成分分析算法(PCA)是最常用的线性降维方法。PCA降维为了在尽量保证“信息量不丢失”的情况下,对原始特征进行降维,也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到这些维度上,使降维后信息量损失最小。PCA降维结果的可视化不仅可以用二维坐标表示,还可用三维坐标表示,即三维PCA图。 TUTU网站工具使用