通过将多维数据集转化为任意维度，并使用Matplotlib可视化降维后的数据，学习PCA在Python和Sklearn中的直觉
作为数据分析师和科学家，我们经常面临复杂的挑战，这是由于可用信息的增长所致。
不可否认的是，来自各种来源的数据积累已经成为我们生活中的常态。无论是数据科学家与否，几乎每个人都将现象描述为一组变量或属性。
很少有分析性问题不涉及多维数据集的解决——这在今天尤为明显，数据采集日益自动化，技术允许我们从各种来源获取信息，包括传感器、物联网设备、社交媒体、在线交易等等。
但随着现象的复杂性增加，数据科学家实现目标所面临的挑战也随之增加。
这些挑战可能包括…
- 高维度：拥有许多列可能会导致高维度问题，使模型更加复杂且难以解释。
- 噪声数据：自动收集数据可能导致错误、缺失数据或不可靠数据的存在。
- 解释性：高维度意味着低解释性——很难理解对于某个问题来说最具影响力的特征是什么。
- 过拟合：过于复杂的模型可能会受到过拟合的影响，即对训练数据过度适应，导致对新数据的泛化能力较低。
- 计算资源：对大型和复杂数据集的分析通常需要大量的计算资源。可扩展性是一个重要的考虑因素。
- 结果的传达：从多维数据集中获得的发现的清晰解释是一个重要的挑战，尤其是当与…进行交流时。