低維度數(shù)據(jù)應(yīng)用PCA有沒有好處？這需要數(shù)據(jù)和具體問題的具體分析。在高維情況下，主成分分析的優(yōu)點是消除方差小的特征。如果有許多方差很小的特征，這樣的消元方法便于數(shù)據(jù)處理。如果所有特征方差都較大，即降維不

低維度數(shù)據(jù)應(yīng)用PCA有沒有好處？

這需要數(shù)據(jù)和具體問題的具體分析。

在高維情況下，主成分分析的優(yōu)點是消除方差小的特征。如果有許多方差很小的特征，這樣的消元方法便于數(shù)據(jù)處理。如果所有特征方差都較大，即降維不明顯，主成分分析的效果就不明顯。

因此，對于低維數(shù)據(jù)，如果方差非常小，可以使用PCA進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)的維數(shù)。如果沒有小方差的特征，就沒有影響。

至于使用PCA降維是否會讓您的數(shù)據(jù)更有利于下一步的處理，比如機器學(xué)習(xí)，我們需要自己去探索。有人說沒有無用的數(shù)據(jù)，也有人說信息量小的數(shù)據(jù)毫無價值。因此，效果需要具體分析。