我不同意其他观点。
虽然 您可以对二进制数据 （例如，单热编码数据） 使用PCA， 但这并不意味着它是一件好事，否则它将非常有效。
PCA被设计用于 连续 变量。它试图最小化方差（=平方偏差）。当您拥有二进制变量时，平方差的概念会破裂。
是的，您可以使用PCA。是的，您会得到一个输出。它甚至是最小二乘的输出-好像PCA不会对此类数据进行分段处理。它可以工作，但 意义
远不如您希望的那样。并且据认为比例如频繁模式挖掘更没有意义。
我不同意其他观点。
虽然 您可以对二进制数据 （例如，单热编码数据） 使用PCA， 但这并不意味着它是一件好事，否则它将非常有效。
PCA被设计用于 连续 变量。它试图最小化方差（=平方偏差）。当您拥有二进制变量时，平方差的概念会破裂。
是的，您可以使用PCA。是的，您会得到一个输出。它甚至是最小二乘的输出-好像PCA不会对此类数据进行分段处理。它可以工作，但 意义
远不如您希望的那样。并且据认为比例如频繁模式挖掘更没有意义。
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