降维-PCA

算子简介

主成分分析（PCA）是研究如何通过少数主成分揭示多个变量间的内部结构，考察多个变量间相关性的一种多元统计方法。

PCA从原始变量中导出少数主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，并且彼此间互不相关，作为新的综合指标。

仅支持通过可视化方式，配置读取该组件参数。

可视化参数

参数详情如下表所示：

页签	参数	参数名称	是否必选	参数描述	默认值
数据源	表名	inputTable	是	数据表	无
参数	主成分参数数量	selectedColNum	是	主成分参数数量	无

可视化展示

1. 添加该算子节点。

2. 点击【参数】，填写主成分特征数量。

1. 点击【确定】，执行【运行】按钮，运行该节点。

运行结果展示

点击右侧【运行结果】，查看结果数据。