PCA降维+可视化需三步：先标准化（Z-score，训练集fit后测试集transform），再选主成分（累计方差85%~95%或找拐点），最后可视化（2D/3D散点图+载荷分析解释物理意义）。
PCA降维+可视化不是一步到位的事，核心在于数据预处理、主成分选择和结果解读三步不能跳。
原始数据各特征量纲不同，比如身高用厘米、收入用万元、年龄用岁，直接PCA会导致大数值特征主导主成分方向。必须先做Z-score标准化：
降维不是越低越好，关键是保留足够信息。调用pca.explained_variance_ratio_查看每个主成分解释的方差占比：
将降维后的前两列（或前三列）作为x/y/z轴，按类别着色，能快速观察聚类趋势和离群点：
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主成分是原始特征的线性组合，载荷矩阵pca.components_告诉你每个原始变量对各主成分的贡献大小：
基本上就这些。流程不复杂但容易忽略标准化和载荷分析，实际效果好坏往往取决于这两步是否到位。
以上就是Python使用PCA降维并进行可视化分析的常见操作流程【技巧】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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