2020-02-26
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pca判断相关性就是用皮尔逊相关系数吧？
1.找出第一个主成分的方向,也就是数据方差最大的方向
2.找出第二个主成分的方向，也就是数据 方差次大 的方向，并且该方向与第一个主成分方向 正交(orthogonal 如果是二维空间就叫垂直)。
3.通过这种方式计算出所有的主成分方向
4.通过数据集的协方差矩阵及其特征值分析，我们就可以得到这些主成分的值。
5.一旦得到了协方差矩阵的特征值和特征向量，我们就可以保留最大的 N 个特征。这些特征向量也给出了 N 个最重要特征的真实结构，我们就可以通过将数据乘上这 N 个特征向量 从而将它转换到新的空间上。
PCA是使用协方差判断，Pearson 相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的。
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