在 PFA 板中，每个特征被视为板上的一个“钉子”，而数据样本则是这些“钉子”上的“粘土”。PFA 通过旋转、拉伸和压缩数据，使得数据样本更易于分类或者可视化。
主要步骤包括：
计算均值向量： 首先，计算每个特征的均值向量，即所有样本的每个特征的平均值。这将用于中心化数据。
中心化数据： 将每个特征的值减去该特征的均值，以确保数据围绕原点对称分布。
计算协方差矩阵： 使用中心化后的数据计算协方差矩阵。协方差矩阵反映了不同特征之间的相关性。
特征值分解： 对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。特征向量代表了数据在新坐标系中的方向，而特征值则表示了数据在这些方向上的方差。
选择主要特征： 根据特征值的大小选择主要特征。通常，选择特征值最大的前几个特征作为主要特征，其对应的特征向量构成了新的特征空间。
投影数据： 将原始数据投影到由主要特征构成的新特征空间中。这样做可以实现数据的降维，同时尽可能保留数据的重要信息。
通过 PFA 板，可以实现数据的降维、特征提取和可视化，有助于发现数据中的模式、关系和群集。它是一种常用的数据预处理技术，对于提高机器学习模型的性能和效果具有重要作用。
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