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Você deve escalar antes do PCA?
O PCA é afetado por escala, então você precisa escalar os recursos em seus dados antes de aplicar o PCA. Use StandardsCaler do Scikit Learn to Pomitirize os recursos do conjunto de dados na escala da unidade (média = 0 e desvio padrão = 1), que é um requisito para o desempenho ideal de muitos algoritmos de aprendizado de máquina.
Por que a escala é necessária para o PCA?
Ao lidar com dados que possuem recursos com escalas diferentes, geralmente é importante escalar os dados primeiro. Isso ocorre porque os dados que têm valores maiores podem influenciar os dados, mesmo com relativamente pouca variabilidade. O quadro de dados combinado é carregado para você.
