SPSS之特征筛选与主成分分析
业务上对特征值维度的要求：统计学模型：3-15个维度，高维度可能导致维度灾难------理论
机器学习模型：50个维度，速度问题------降维
如何降维：
保留重要的特征，剔除不重要的特征
处理流程：
1.经验法
2.数据分析法(使用yx相关分析，剔除与y无关的变量）
3.经验法+数据分析法(x与x相关分析)
4.数据分析法+经验法（逐步回归法）
5.主成分分析（因为前四步，已经把重要的变量筛选出来了，不重要的删除了，剩下的变量意义很模糊）
下面使用 bankloan_binning (提取码：78uh）做个案例：
1.经验法（通过业务判断age_group是重要的）
2.数据分析法
3.经验法+数据分析法
下面将使用统计学方法对变量做整合
4.数据法+经验法（删除变量）
5.主成分分析（若变量个数仍大于15，对整个结果进行压缩）
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