降维可以减少硬盘存储空间、提高算法的速度，如果是降到2或3维，还可以可视化。
使用PCA降维去避免过拟合，这是一种不好的做法，不建议这样做（虽然也可以），我们可以使用正则化更好的避免过拟合：
做原始模型的时候不必把PCA列入其中，尽量使用原始的数据，除非数据的维数很大，占用很多空间和内存，才需要去考虑。
PCA是一种无监督算法，用于提高算法速度，但会损失一些精度，只要在合理的范围，我们便认为是可以的。
降维可以减少硬盘存储空间、提高算法的速度，如果是降到2或3维，还可以可视化。
使用PCA降维去避免过拟合，这是一种不好的做法，不建议这样做（虽然也可以），我们可以使用正则化更好的避免过拟合：
做原始模型的时候不必把PCA列入其中，尽量使用原始的数据，除非数据的维数很大，占用很多空间和内存，才需要去考虑。
PCA是一种无监督算法，用于提高算法速度，但会损失一些精度，只要在合理的范围，我们便认为是可以的。
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本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/raqcyxtx.html
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