本文为原创文章，转载注明出处，欢迎关注网站https://hkvision.cn 缘起 其实没什么缘起，本人的专业是地理信息系统，结果之前全写的计算机的内容，貌似完全偏题了，这次我来写一下最近做的GWPCA的内容。 PCA 原理 中文名叫主成分分析，做数据分析的人一定对这个不陌生，一般来说做PCA的都是用于数据降维，数据压缩等等。那么为什么这个PCA能够做到数据降维呢？ 首先，大家明确一点的是，一堆数据给你了，那么这个数据一定得是有意义的数据，也就是说，我给你n个数据，我希望你能给我n个不同的信息（当然一般不可能），你别给我了n个数据，结果你给我的n个数据是一模一样的，那和给我1个数据没有什么区别。那么用于描述这堆数据的有意义的程度的一个指标——信息熵，就出来了。也就是说你这堆数据到底蕴含了多少信息。 那么一堆数据是没什么意思的，但是这堆数据里面蕴含的信息才是我们需要关注的内容，那么有没有什么办法能够让我们将这堆数据的最精华的部分（也就是蕴含的信息，剔除了冗余的部分）选择出来呢？这个时候我们的主成分分析就能派上用场了。……

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