pca - 使用 PCA 时的大量主成分

Question

我是 PCA 的新手，我有一个包含 64 个特征的数据集，我正在尝试使用 PCA 获得最重要的特征。当运行 PCA 解释了我的数据集中 90% 的方差时，我得到了大约 40 个主成分，我的问题是，如何根据所有这些主成分获得特征重要性？在 pic1 中显示了解释 90% 方差的主成分的数量， 我应该将每个特征的所有主成分的值相加，然后按降序排序吗？

标签： pca

Answer 1

只需运行回归模型并检查与每个特征相关的重要性统计值。查看本文以讨论功能重要性。