我不明白PCA的一点。 PCA会返回最大化每个要素差异的指示吗？我的意思是，它将返回原始空间的每个特征的一个组件，并且只有k个最大的组件将用作新子空间的轴吗？所以实际上，如果我在50-D和49个特征有很强的变化，我可以传递到49-D空间？我当然用简单的英语说话，没有正式或技术性的。
由于
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如果原始数据有50个维度，则PCA将返回50个主要组件。您可以选择可以解释最大方差的那些主成分的子集k，通常至少为方差的90％。您使用的PCA软件通常会计算每个主成分解释的方差，因此只需加上方差并选择可以使您达到总方差的90％的顶部k。见PCA tutorial：
一般来说，我们想选择最小的K，使得0.85到 解释了总方差的0.99（相当于85％至95％），其中这些值来自PCA最佳实践。
......当我们说PCA可以减少维数时，我们指的是PCA 可以计算主成分，用户可以选择最小的成分 它们的数量K解释了0.95的方差。一个主观的 当K相对于原始K较小时，结果令人满意 特征数量D.