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2021-05-21 阅读量: 631

压缩思维笔记：PCA的优缺点

PCA的优点:

1. 对空间做线性的变化，从而更加安全来进行特征筛选，尽量的保留信息，降低欠拟合的风险。

2. 新的特征下两两完全独立，这种独立的性质，对线性回归，逻辑回归，SVM模型是非常有效的。

PCA的缺点：

1. 只能对连续型的变量做PCA

2. 对连续型的变量做PCA之前，一定要做标准化。

3. 特征转换之后，新特征是完全独立的，但是不可以解释，所以如果业务的需求是要解释性强的模型，PCA就用不了了。

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