PFA 的主要特性包括：
特征提取： PFA 通过将原始特征映射到一个低维子空间来提取数据的主要特征。这种特征提取可以帮助减少数据集中的噪音和冗余信息，从而提高模型的泛化能力。
无监督学习： PFA 是一种无监督学习方法，不需要标记的训练数据。这使得它适用于各种数据类型和领域，包括图像、文本、时间序列等。
保留关键信息： 尽管 PFA 会减少数据的维度，但它会尽量保留最重要的信息。通过保留数据中最相关的特征，PFA 有助于降低模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。
降低计算成本： 通过减少数据的维度，PFA 可以降低后续模型的计算成本。这对于处理大规模数据集或在计算资源有限的环境中尤为重要。
数据可视化： PFA 可以帮助将高维数据可视化为二维或三维空间，从而更容易理解和解释数据的结构和模式。这种可视化有助于发现数据之间的关系和群集，为进一步分析和决策提供指导。
总的来说，PFA 是一种强大的数据预处理工具，具有降低维度、保留关键信息、降低计算成本和可视化数据等特性，为数据分析和机器学习任务提供了有力支持。
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