特色工程是机器学习中的关键步骤之一，其目的是经过对原始数据启动处置、变换或生成新的特色，以增强模型的学习才干和预测性能，...。

作为一种降维技术，PCA应该用于紧缩数据集而不是扩展它，PCA可以提取一些潜在特色，这些特色是影响您的数据的暗藏或潜在起因，例如有一个图像数据集，可以经常使用PCA来找到代表图像中对象的状态、色彩或纹...