pca之前需要归一化吗?

PCA之前需要归一化数据。不同特征的尺度差异会影响主成分的方向，比如身高和收入单位不同，直接计算会让大尺度数据主导结果。归一化能让所有特征处于同等地位，确保PCA捕捉到真实的方差结构。常用的方法有标准化和最小最大缩放，根据数据特点选择合适方式。

归一化能提升PCA的效果，避免模型偏向某些特征。比如图像像素值和文本词频范围不同，不归一化可能导致分析偏差。但也要注意特殊情况，比如所有特征本身尺度一致时，归一化可能多余。建议先检查数据分布，再决定是否归一化。