Почему метод главных компонент (PCA) не подходит для работы с нелинейными зависимостями в данных?

Метод главных компонент (PCA) не подходит для работы с нелинейными зависимостями в данных, потому что он ищет только линейные комбинации переменных, пропуская сложные взаимосвязи. kurshub.ru

Например, PCA не увидит основную нелинейную структуру данных в форме подковы или спирали. kurshub.ru

Для работы со сложными, слабоструктурированными данными, где преобладают нелинейные зависимости, лучше рассмотреть другие методы снижения размерности, такие как t-SNE или UMAP. gimal-ai.ru