pca是指什么意思?

PCA是主成分分析，一种数据降维方法。比如把100个特征压缩成10个，保留主要信息。图像处理中，PCA能减少颜色通道，从RGB三个变成两个，文件变小但图像清晰。金融领域，PCA可以把几十个股票指标简化成几个风险因子，方便分析市场趋势。

机器学习里，PCA能加快训练速度，比如把1000维数据降到50维，模型训练快一倍。PCA通过线性变换找出数据方差最大的方向，第一个主成分解释最多变异，第二个次之，依此类推。比如电商用户数据，PCA能发现购买力、偏好等核心维度，忽略无关细节。