《表2 标准化前后PCA降维保留特征信息占比》

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通过主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）来量化特征缩放前后的效果。PCA的主要用途是将高维数据转换为低维数据，在节省运算量的同时保留大部分数据特征，通过计算降维后数据信息保留的占比，可以量化特征缩放的效果。以1、6、11、16号检定单元数据集为例，表2给出了无特征缩放与标准化两种方式下，不同数据维度保留的特征信息占比。