主成分分析的几何意义 由前面的介绍我们知道,在处理涉及多个指标问题的时候,为了提高分析的效率,可以不直接对 个指标构成的 维随机向量 进行分析,而是先对向量 进行线性变换,形成少数几个新的综合变量 ,使得各综合变量之间相互独立且能解释原始变量尽可能多的信息,这样,在以损失很少部分信息为代价的前提下,达到简化数据结构,提高分析效率的目的。这一节,我们着重讨论主成分分析的几何意义,为了方便,我们仅在二维空间中讨论主成分的几何意义,所得结论可以很容易地扩展到多维的情况。
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