主成分分析上下文中的变异数据是指什么？我的意思是假设我们有5个功能，或者我们可以说5个维度然后数据的变化将是什么？意味着，它是指每个特征中数据的变化吗？为什么PCA处于数据最大变化的方向？
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最重要的是，回答为什么PCA在数据的最大变化方向？，我建议阅读一些基本的信息理论，this blog article提供了一个很好的介绍学科。为了给出一个实际的例子，想象一下，在你的5个特征中，你有一个矢量就是全部。它很直观，它对你没有帮助;所有样本共享相同的功能。这个特殊功能的方差将为零 - 它没有任何信息。如果你愿意的话，零熵是一个完美的顺序，意味着在给定的方向上没有任何变化：从数据中删除一个明确的候选者。增加差异=增加信息内容。