ЯсноПонятно24

Метод главных компонент (PCA) не может использоваться для визуализации близости точек векторного пространства с высокой размерностью в пространство низкой размерности. PCA используется для уменьшения размерности данных путем проецирования их на главные компоненты, которые являются линейными комбинациями исходных признаков. Однако, PCA не сохраняет расстояния между точками в исходном пространстве, что делает его не подходящим для визуализации близости точек. Для визуализации близости точек лучше использовать методы, такие как t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) или UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection), которые сохраняют геометрию и расстояния между точками в исходном пространстве.