鉴于数据特征都是名义上的；将 PCA 应用于数据是否有意义？

【问题标题】：Given that the data features are all nominal; does it make any sense to apply PCA to the data?鉴于数据特征都是名义上的；将 PCA 应用于数据是否有意义？
【发布时间】：2014-07-14 21:25:49
【问题描述】：

如果 PCA 也有助于规范化数据，那么 PCA 将如何改进规范化数据。谢谢

【问题讨论】：

标签： pca

【解决方案1】：

PCA 不仅仅对数据进行规范化（事实上，它仅在 whiten=True 时才进行规范化）。它还使用具有最大变化（最大特征值）的 n_components 特征向量投影到不同的空间 - 如果您的数据沿特定维度“拉伸”，这可以为您的分类器/聚类提供更好的性能。请参阅this example 了解更多信息。

【讨论】：