2025年統(tǒng)計學(xué)期末考試題庫：統(tǒng)計調(diào)查實施中的主成分分析與應(yīng)用試題集考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是最符合題目要求的，請將正確選項字母填涂在答題卡相應(yīng)位置上。）1.在進(jìn)行統(tǒng)計調(diào)查前，我們首先需要明確調(diào)查的目標(biāo)，這通常涉及到對主成分分析的基本理解。比如，如果我們要分析一組數(shù)據(jù)中哪些變量對總變異貢獻(xiàn)最大，那么應(yīng)該選擇哪個選項來描述主成分分析的核心目的？A.數(shù)據(jù)的降維B.變量的分類C.概念的形成D.概率的計算2.當(dāng)我們拿到一組數(shù)據(jù)，比如學(xué)生的成績數(shù)據(jù)，想要通過主成分分析來簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這時候，哪個選項最符合主成分分析的計算步驟？A.直接對所有變量進(jìn)行平均B.計算每個變量的方差C.尋找數(shù)據(jù)中的線性組合，使得新變量（主成分）的方差最大化D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析3.主成分分析中，如果第一個主成分解釋了總變異的85%，那么我們通常會說這個主成分具有很高的方差貢獻(xiàn)率，這里的“方差貢獻(xiàn)率”指的是什么？A.數(shù)據(jù)點的分散程度B.主成分對總變異的解釋程度C.數(shù)據(jù)的集中趨勢D.變量的相關(guān)性4.在實際操作中，我們可能會遇到數(shù)據(jù)中的某些變量存在高度相關(guān)性，這時候使用主成分分析有什么好處？A.增加數(shù)據(jù)維度B.降低數(shù)據(jù)維度，減少冗余C.增加變量的數(shù)量D.減少變量的數(shù)量5.主成分分析的結(jié)果解釋起來有時候會讓人頭疼，比如，當(dāng)我們得到一個主成分，它可能同時包含了多個原始變量的信息，這時候，我們應(yīng)該怎么做？A.忽略這個主成分B.嘗試重新定義變量C.深入分析這個主成分由哪些原始變量貢獻(xiàn)最大D.停止使用主成分分析6.如果我們想要通過主成分分析來探索數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)，那么我們應(yīng)該關(guān)注哪個選項？A.主成分的方差貢獻(xiàn)率B.主成分的載荷矩陣C.主成分的累計方差貢獻(xiàn)率D.主成分的得分7.在進(jìn)行主成分分析時，我們通常會計算主成分的方差貢獻(xiàn)率和累計方差貢獻(xiàn)率，這兩個指標(biāo)有什么區(qū)別？A.方差貢獻(xiàn)率是單個主成分的解釋能力，而累計方差貢獻(xiàn)率是所有主成分的解釋能力之和B.方差貢獻(xiàn)率是所有主成分的解釋能力，而累計方差貢獻(xiàn)率是單個主成分的解釋能力C.兩者沒有區(qū)別D.方差貢獻(xiàn)率是數(shù)據(jù)的集中趨勢，而累計方差貢獻(xiàn)率是數(shù)據(jù)的分散程度8.當(dāng)我們得到主成分分析的結(jié)果后，如何判斷哪些主成分是重要的？A.根據(jù)主成分的方差貢獻(xiàn)率來判斷B.根據(jù)主成分的載荷矩陣來判斷C.根據(jù)主成分的得分來判斷D.根據(jù)主成分的定義來判斷9.在主成分分析中，如果我們想要保留盡可能多的信息，同時又不希望數(shù)據(jù)維度過高，這時候我們應(yīng)該怎么做？A.選擇方差貢獻(xiàn)率較低的主成分B.選擇方差貢獻(xiàn)率較高的主成分C.增加變量的數(shù)量D.減少變量的數(shù)量10.主成分分析的結(jié)果通常用于哪些方面？A.數(shù)據(jù)降維B.數(shù)據(jù)分類C.數(shù)據(jù)預(yù)測D.以上都是11.如果我們使用主成分分析來分析學(xué)生的成績數(shù)據(jù)，得到了兩個主成分，那么這兩個主成分可能分別代表了學(xué)生的哪些能力？A.學(xué)習(xí)能力和溝通能力B.邏輯思維能力和動手能力C.創(chuàng)造力和記憶力D.以上都有可能12.在進(jìn)行主成分分析時，我們通常會先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，這是因為什么？A.標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)更容易解釋B.標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)方差更小C.標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)更接近正態(tài)分布D.標(biāo)準(zhǔn)化是主成分分析的必要步驟13.主成分分析的結(jié)果可能會受到原始變量之間相關(guān)性的影響，如果原始變量之間相關(guān)性很低，那么主成分分析的效果會怎樣？A.會得到更多的主成分B.會得到更少的主成分C.主成分分析的效果不會受到太大影響D.主成分分析可能無法進(jìn)行14.在主成分分析中，如果我們想要對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，那么應(yīng)該選擇哪個選項？A.主成分的得分B.主成分的載荷矩陣C.主成分的方差貢獻(xiàn)率D.主成分的定義15.如果我們使用主成分分析來分析市場調(diào)查數(shù)據(jù)，得到了一個主成分，那么這個主成分可能代表了消費(fèi)者的哪些特征？A.消費(fèi)者的購買力B.消費(fèi)者的購買偏好C.消費(fèi)者的購買習(xí)慣D.以上都有可能16.在主成分分析中，如果我們想要評估模型的擬合優(yōu)度，那么應(yīng)該選擇哪個選項？A.主成分的方差貢獻(xiàn)率B.主成分的載荷矩陣C.主成分的得分D.主成分的定義17.主成分分析的結(jié)果可能會受到樣本量的影響，如果樣本量較小，那么主成分分析的效果會怎樣？A.會得到更多的主成分B.會得到更少的主成分C.主成分分析的效果不會受到太大影響D.主成分分析可能無法進(jìn)行18.在主成分分析中，如果我們想要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，那么應(yīng)該選擇哪個選項？A.主成分的得分B.主成分的載荷矩陣C.主成分的方差貢獻(xiàn)率D.主成分的定義19.如果我們使用主成分分析來分析社會調(diào)查數(shù)據(jù)，得到了多個主成分，那么這些主成分可能分別代表了哪些社會現(xiàn)象？A.社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象B.社會文化現(xiàn)象C.社會政治現(xiàn)象D.以上都有可能20.在主成分分析中，如果我們想要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，那么應(yīng)該選擇哪個選項？A.主成分的得分B.主成分的載荷矩陣C.主成分的方差貢獻(xiàn)率D.主成分的定義二、填空題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。請將答案填寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.主成分分析是一種通過線性變換將一組可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量的統(tǒng)計方法。2.在主成分分析中，第一個主成分總是解釋了最多的方差。3.主成分的方差貢獻(xiàn)率表示了每個主成分對總變異的解釋程度。4.主成分的載荷矩陣表示了每個原始變量對每個主成分的貢獻(xiàn)程度。5.主成分的得分表示了每個樣本在每個主成分上的取值。6.主成分分析的結(jié)果通常用于數(shù)據(jù)降維、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)預(yù)測等方面。7.在進(jìn)行主成分分析時，我們通常會先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。8.主成分分析的結(jié)果可能會受到原始變量之間相關(guān)性的影響。9.主成分分析的結(jié)果可能會受到樣本量的影響。10.主成分分析是一種探索性數(shù)據(jù)分析方法。三、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請將答案寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.簡述主成分分析的基本思想是什么？在實際應(yīng)用中，它解決了什么問題？2.在進(jìn)行主成分分析時，為什么通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理？標(biāo)準(zhǔn)化處理對主成分分析有什么影響？3.主成分的載荷矩陣是如何解釋的？它告訴我們關(guān)于原始變量和主成分之間關(guān)系的哪些信息？4.如果我們得到的主成分分析結(jié)果不理想，比如主成分的解釋力不足，或者主成分的含義不清晰，我們應(yīng)該怎么辦？5.主成分分析在哪些領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用？請列舉至少三個領(lǐng)域，并簡要說明主成分分析在這些領(lǐng)域中的應(yīng)用。四、論述題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請將答案寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.論述主成分分析在數(shù)據(jù)降維中的作用。請結(jié)合實際例子，說明如何通過主成分分析來降低數(shù)據(jù)維度，并解釋這樣做的好處。2.論述主成分分析在數(shù)據(jù)可視化中的應(yīng)用。請結(jié)合實際例子，說明如何通過主成分分析來進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，并解釋這樣做的好處。五、應(yīng)用題（本大題共1小題，共20分。請將答案寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.假設(shè)我們有一組關(guān)于學(xué)生成績的數(shù)據(jù)，包括數(shù)學(xué)、語文、英語、物理、化學(xué)五個科目。我們想要通過主成分分析來簡化這組數(shù)據(jù)，并探索學(xué)生成績的潛在結(jié)構(gòu)。請詳細(xì)描述你將如何進(jìn)行主成分分析，包括具體的步驟和計算過程。此外，請解釋你將如何解釋主成分分析的結(jié)果，以及這些結(jié)果對我們理解學(xué)生成績有什么幫助。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.A解析：主成分分析的核心目的是數(shù)據(jù)的降維，通過線性變換將一組可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，從而簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提取主要信息。選項B變量分類、選項C概念形成、選項D概率計算都不符合主成分分析的主要目的。2.C解析：主成分分析的計算步驟關(guān)鍵在于尋找數(shù)據(jù)中的線性組合，使得新變量（主成分）的方差最大化。這是通過求解特征值和特征向量來實現(xiàn)的，從而得到主成分。選項A直接對所有變量進(jìn)行平均、選項B計算每個變量的方差、選項D對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析都不是主成分分析的計算步驟。3.B解析：方差貢獻(xiàn)率是指主成分對總變異的解釋程度。當(dāng)?shù)谝粋€主成分解釋了總變異的85%時，我們可以說這個主成分具有很高的方差貢獻(xiàn)率，意味著它captures了數(shù)據(jù)中的大部分重要信息。選項A數(shù)據(jù)點的分散程度、選項C數(shù)據(jù)的集中趨勢、選項D變量的相關(guān)性都不直接涉及主成分的解釋能力。4.B解析：當(dāng)原始變量之間存在高度相關(guān)性時，使用主成分分析可以有效地降低數(shù)據(jù)維度，減少冗余。通過將高度相關(guān)的變量組合成一個新的主成分，可以避免重復(fù)信息，使數(shù)據(jù)分析更加簡潔和高效。選項A增加數(shù)據(jù)維度、選項C增加變量的數(shù)量、選項D減少變量的數(shù)量都不符合這一目的。5.C解析：當(dāng)主成分同時包含了多個原始變量的信息時，深入分析這個主成分由哪些原始變量貢獻(xiàn)最大是很重要的。這有助于我們理解主成分的實際意義，并據(jù)此進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和解釋。選項A忽略這個主成分、選項B嘗試重新定義變量、選項D停止使用主成分分析都不能有效地解決這一問題。6.B解析：如果我們想要通過主成分分析來探索數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)，那么關(guān)注主成分的載荷矩陣是很重要的。載荷矩陣顯示了每個原始變量對每個主成分的貢獻(xiàn)程度，幫助我們理解主成分的構(gòu)成和含義。選項A主成分的方差貢獻(xiàn)率、選項C主成分的累計方差貢獻(xiàn)率、選項D主成分的定義都不能直接提供這種結(jié)構(gòu)信息。7.A解析：方差貢獻(xiàn)率是單個主成分的解釋能力，而累計方差貢獻(xiàn)率是所有主成分的解釋能力之和。前者關(guān)注單個主成分的貢獻(xiàn)，后者關(guān)注所有主成分共同解釋的總變異量。選項B、C、D的描述都不準(zhǔn)確。8.A解析：判斷哪些主成分是重要的，主要依據(jù)是主成分的方差貢獻(xiàn)率。方差貢獻(xiàn)率越高的主成分，其解釋能力越強(qiáng)，通常被認(rèn)為越重要。選項B、C、D雖然也與主成分分析有關(guān)，但不是判斷主成分重要性的主要依據(jù)。9.B解析：為了保留盡可能多的信息，同時又不希望數(shù)據(jù)維度過高，應(yīng)該選擇方差貢獻(xiàn)率較高的主成分。這些主成分能夠解釋大部分的方差，從而在降低維度的同時保留關(guān)鍵信息。選項A選擇方差貢獻(xiàn)率較低的主成分、選項C增加變量的數(shù)量、選項D減少變量的數(shù)量的做法都不符合這一原則。10.D解析：主成分分析的結(jié)果可以用于數(shù)據(jù)降維、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)預(yù)測等多個方面。根據(jù)具體的應(yīng)用場景，可以選擇合適的方法來利用主成分分析的結(jié)果。選項A、B、C都是主成分分析的應(yīng)用領(lǐng)域，但D更全面。11.D解析：通過主成分分析得到的學(xué)生成績數(shù)據(jù)中的兩個主成分可能分別代表了學(xué)生的不同能力。具體代表哪些能力，需要根據(jù)主成分的載荷矩陣和實際情境來解釋。選項A、B、C都是可能的解釋，但D更為準(zhǔn)確。12.A解析：進(jìn)行主成分分析時，通常先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，是因為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)更容易解釋。標(biāo)準(zhǔn)化可以消除不同變量量綱的影響，使數(shù)據(jù)具有可比性，從而更容易分析主成分的含義。選項B、C、D雖然也與標(biāo)準(zhǔn)化有關(guān)，但不是主要原因。13.C解析：如果原始變量之間相關(guān)性很低，主成分分析的效果不會受到太大影響。因為在這種情況下，變量之間沒有太多的冗余信息，主成分分析能夠有效地提取主要信息。選項A、B、D的描述都不準(zhǔn)確。14.A解析：為了對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，應(yīng)該選擇主成分的得分。主成分的得分表示了每個樣本在每個主成分上的取值，可以用于繪制散點圖等可視化圖表。選項B、C、D雖然也與主成分分析有關(guān)，但不是用于可視化的主要依據(jù)。15.D解析：通過主成分分析得到的市場調(diào)查數(shù)據(jù)中的主成分可能代表了消費(fèi)者的多種特征。具體代表哪些特征，需要根據(jù)主成分的載荷矩陣和實際情境來解釋。選項A、B、C都是可能的解釋，但D更全面。16.A解析：評估主成分分析模型的擬合優(yōu)度，主要依據(jù)是主成分的方差貢獻(xiàn)率。方差貢獻(xiàn)率越高的主成分，其解釋能力越強(qiáng)，模型擬合越好。選項B、C、D雖然也與主成分分析有關(guān)，但不是評估擬合優(yōu)度的主要依據(jù)。17.C解析：主成分分析的結(jié)果會受到樣本量的影響，但通常不會受到太大影響。樣本量較小時，主成分分析仍然能夠有效地提取主要信息。選項A、B、D的描述都不準(zhǔn)確。18.A解析：如果想要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，應(yīng)該選擇主成分的得分。主成分的得分可以用于構(gòu)建預(yù)測模型，對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。選項B、C、D雖然也與主成分分析有關(guān)，但不是用于預(yù)測的主要依據(jù)。19.D解析：通過主成分分析得到的社會調(diào)查數(shù)據(jù)中的多個主成分可能分別代表了多種社會現(xiàn)象。具體代表哪些現(xiàn)象，需要根據(jù)主成分的載荷矩陣和實際情境來解釋。選項A、B、C都是可能的解釋，但D更全面。20.A解析：如果想要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，應(yīng)該選擇主成分的得分。主成分的得分可以用于構(gòu)建分類模型，對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。選項B、C、D雖然也與主成分分析有關(guān)，但不是用于分類的主要依據(jù)。二、填空題答案及解析1.線性變換將一組可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量統(tǒng)計方法解析：主成分分析是一種通過線性變換將一組可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量的統(tǒng)計方法。這種轉(zhuǎn)換有助于簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提取主要信息，從而更好地理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。2.最大解析：在主成分分析中，第一個主成分總是解釋了最多的方差。這是因為主成分分析的計算過程就是按照方差從大到小的順序依次提取主成分的。3.解釋程度解析：主成分的方差貢獻(xiàn)率表示了每個主成分對總變異的解釋程度。方差貢獻(xiàn)率越高，說明該主成分解釋的變異越多，重要性越大。4.貢獻(xiàn)程度解析：主成分的載荷矩陣表示了每個原始變量對每個主成分的貢獻(xiàn)程度。載荷矩陣的元素表示了原始變量與主成分之間的相關(guān)性，可以幫助我們理解主成分的構(gòu)成和含義。5.取值解析：主成分的得分表示了每個樣本在每個主成分上的取值。這些取值可以用于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，如可視化、分類、預(yù)測等。6.數(shù)據(jù)降維數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)預(yù)測解析：主成分分析的結(jié)果通常用于數(shù)據(jù)降維、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)預(yù)測等方面。通過主成分分析，可以簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提取主要信息，從而更好地理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，并用于解決實際問題。7.消除不同變量量綱的影響使數(shù)據(jù)具有可比性解析：在進(jìn)行主成分分析時，通常先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。這是因為標(biāo)準(zhǔn)化可以消除不同變量量綱的影響，使數(shù)據(jù)具有可比性，從而更容易分析主成分的含義。8.相關(guān)性解析：主成分分析的結(jié)果會受到原始變量之間相關(guān)性的影響。如果原始變量之間存在高度相關(guān)性，主成分分析能夠有效地提取主要信息；如果原始變量之間相關(guān)性很低，主成分分析的效果可能不太理想。9.樣本量解析：主成分分析的結(jié)果會受到樣本量的影響。樣本量較小時，主成分分析仍然能夠有效地提取主要信息；但樣本量過大時，可能會增加計算復(fù)雜度，需要考慮計算資源。10.探索性數(shù)據(jù)分析解析：主成分分析是一種探索性數(shù)據(jù)分析方法。它主要用于探索數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，提取主要信息，從而更好地理解數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。三、簡答題答案及解析1.主成分分析的基本思想是通過線性變換將一組可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，從而簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提取主要信息。在實際應(yīng)用中，主成分分析解決了數(shù)據(jù)降維、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)預(yù)測等問題。通過主成分分析，可以將高維數(shù)據(jù)簡化為低維數(shù)據(jù)，降低計算復(fù)雜度，同時保留大部分重要信息。此外，主成分分析還可以用于數(shù)據(jù)可視化，通過繪制主成分的散點圖，直觀地展示數(shù)據(jù)的分布和結(jié)構(gòu)。此外，主成分分析還可以用于數(shù)據(jù)預(yù)測，通過構(gòu)建基于主成分的預(yù)測模型，對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。2.在進(jìn)行主成分分析時，通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，這是因為不同變量的量綱和取值范圍可能差異很大，如果不進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，主成分分析可能會受到量綱的影響，導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。標(biāo)準(zhǔn)化處理可以消除不同變量量綱的影響，使數(shù)據(jù)具有可比性，從而更容易分析主成分的含義。此外，標(biāo)準(zhǔn)化處理還可以使數(shù)據(jù)的分布更加接近正態(tài)分布，提高主成分分析的效果。3.主成分的載荷矩陣表示了每個原始變量對每個主成分的貢獻(xiàn)程度。載荷矩陣的元素表示了原始變量與主成分之間的相關(guān)性，可以幫助我們理解主成分的構(gòu)成和含義。例如，如果一個原始變量在某個主成分上的載荷較高，說明該原始變量對該主成分的貢獻(xiàn)較大，該主成分在某種程度上反映了該原始變量的特征。通過分析載荷矩陣，我們可以了解每個主成分的主要構(gòu)成，從而更好地解釋主成分的含義。4.如果我們得到的主成分分析結(jié)果不理想，比如主成分的解釋力不足，或者主成分的含義不清晰，我們可以嘗試以下方法來改進(jìn)結(jié)果：首先，可以嘗試重新選擇變量，選擇與主成分相關(guān)性更高的變量，以提高主成分的解釋力。其次，可以嘗試調(diào)整主成分的數(shù)量，選擇解釋力較高的主成分，忽略解釋力較低的主成分。此外，還可以嘗試對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如去除異常值、填補(bǔ)缺失值等，以提高主成分分析的效果。5.主成分分析在多個領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，例如：在生物統(tǒng)計學(xué)中，主成分分析可以用于分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)，提取主要的基因表達(dá)模式；在金融領(lǐng)域中，主成分分析可以用于分析股票價格數(shù)據(jù)，提取主要的股票價格波動模式；在市場調(diào)研中，主成分分析可以用于分析消費(fèi)者偏好數(shù)據(jù)，提取主要的消費(fèi)者偏好模式。這些應(yīng)用領(lǐng)域都利用主成分分析來簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提取主要信息，從而更好地理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。四、論述題答案及解析1.主成分分析在數(shù)據(jù)降維中起著重要的作用。數(shù)據(jù)降維是指將高維數(shù)據(jù)簡化為低維數(shù)據(jù)的過程，目的是降低計算復(fù)雜度，同時保留大部分重要信息。主成分分析通過將一組可能相關(guān)的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維。具體來說，主成分分析通過求解特征值和特征向量，得到主成分，并選擇解釋力較高的主成分來表示原始數(shù)據(jù)。通過這種方式，可以將高維數(shù)據(jù)簡化為低維數(shù)據(jù)，同時保留大部分重要信息。例如，假設(shè)我們