2020-06-13
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主成分分析及其算法优缺点
（1）主成分分析法的优缺点：
- 优点：
首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息，其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象进行科学评价，再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。
- 缺点：
当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确，命名清晰性低。
（2） PCA算法的优缺点：
- 优点：
- 使得数据集更易使用；
- 降低算法的计算开销
- 去除噪声；
- 使得结果容易理解；
- 完全无参数限制。
- 缺点：
- 如果户对观测对象有一定的先验知识，掌握了数据的一些特征，却无法通过参数化等方法对处理过程进行干预，可能会得不到预期的效果，效率也不高；
- 特征值分解有一些局限性，比如变换的矩阵必须是方阵；
- 在非高斯分布情况下，PCA方法得出的主元可能并不是最优的。
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