在预测建模中，我们的数据框是一个X矩阵(M * N维)，其本质就是一个M * N维的运动描述；预测建模的目的是要把X矩阵与Y向量(M维)之间建立起某种映射关系；为了在抓住M*N矩阵本征的同时简化后续运算或者提高建模成功率，将X变换为Vk×nT * X。前K个特征(主成分)中，依次代表X变化最为剧烈(方差最大)的前K个运动方向；每一个特征(主成分)都有其对应的特征值，即为所对应的方差大小(是方差大小的定性衡量，并不是准确的数值，因而通常按照占比Cumulative Percent of Variation来进行刻画)。
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本文标题：应用预测建模中的PCA理解
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