如何理解主成分分析法

主成分分析法，建成PCA，是非常常用的一种数据降维方法，今天我就带着大家一步步理解主成分分析法。

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1.什么是降维？

1、首先第一个问题，什么是降维？提到降维，我们就不得不提各种综合评价方法。随便举个比例，比如说你现在在看我的经验时，你所在的城鞠艮卯阼市。你所在的城市有很多指标，比如说，GDP、人口、人均收入、城市面积、绿化程度，等等。现在你可以想想，有很多和你一起看经验的小朋友，大家都在不同的城市。那么，我们如何比较城市之间的好坏呢？

3、如果我们可以把不同的数据如：GDP、人口、人均收入、城市面积、绿化程度，等等。综合成一个数据不就可以达到比较的目的了吗？主成分分析就可以做到！

2、观察下图，我们可以看到数据中有很多的点，这些点都是用两个坐标表示的，正如我前文所说的。我们很多时候需要用一个数字来直观地反应大小关系。

4、很多朋友会觉得主成分分析法迷糊的原因，还有一个就是，为啥还有主元2、3、4、5之类的，这时咋回事呢？还是观察我刚才画的草图，其实让他们x的坐标最大，其实对应的就是让他们y的坐标最小化啊！他们的y坐标不就是主元2吗。再举个例子，比较房子好坏的时候，如果我们考虑距市中心远近、朝向，这时数据是2维的，就能算出不同房子的主元1和主元2，如果再加上一个小区绿化比率，就能算出主元3，但要注意的是，我们通常考虑主元1就可以了，主元2和主元3包含的有效信息已经比较少了，如果你发现主元2也很大，这时可能就要考虑主元2了，但实际上分离出的主元越少越好，这就是指标有效性评价范畴的知识了，会扩展很多，会在以后进行更新。