一. 主成分分析（PCA）解釋：簡化機器學習中的復雜數(shù)據(jù)！

主成分分析（Principal Component Analysis，簡稱PCA）通過 將大型數(shù)據(jù)集中的維度減少到能夠保留大部分原始信息的主成分，從而減少數(shù)據(jù)的維度。

讓我給你舉個例子，說明為什么這很重要。假設在一個風險管理的場景中，我們想要了解哪些貸款彼此相似，以便理解哪些類型的貸款通常會還清，哪些類型的貸款風險較高。請看這張表，顯示了六筆貸款的數(shù)據(jù)。這些貸款包含多個維度，例如貸款金額、申請人的信用評分等。雖然這里只顯示了四個維度，但貸款實際上包含更多的維度。例如，借款人的年齡和收入債務比也是重要維度。

PCA是一種找出最重要維度或主成分的方法。直觀上講，我們知道在考慮風險時，有些維度比其他維度更重要。例如，信用評分可能比借款人在當前工作中的工作年限更重要。如果我們?nèi)コ@些不重要或不太重要的維度，我們會看到兩個主要好處：一是機器學習的訓練和推理速度會更快，因為要處理的數(shù)據(jù)更少，維度更少；其次，如果只有兩個維度?