blocks|key|6328052|text|主成分分析是用于分类特征的不建议。对于CATPCA和MCA这样的分类特征，有一些等价的算法。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|6328053|📷|atomic|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://www.researchgate.net/post/Should_I_use_PCA_with_categorical_data|1|http://amse-conference.eu/history/amse2015/doc/Sulc_Rezankova.pdf|2|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://i.stack.imgur.com/XEaVY.png|imageAlt^0|D|3|0|J|6|1|0|0|1|2^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|V|8|@]|9|@$A|W|B|X|1|Y]|$A|Z|B|10|1|11]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|12|8|@]|9|@$A|13|B|14|1|15]]|C|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|C|$L|M]]|N|$5|I|J|K|C|$L|O]]|P|$5|Q|J|R|C|$S|T|U|-4]]]]

PCA is <a href="https://www.researchgate.net/post/Should_I_use_PCA_with_categorical_data" rel="nofollow noreferrer">not recommended</a> for categorical features. There are equivalent algorithms for categorical features like <a href="http://amse-conference.eu/history/amse2015/doc/Sulc_Rezankova.pdf" rel="nofollow noreferrer">CATPCA</a> and MCA.

<a href="https://i.stack.imgur.com/XEaVY.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/XEaVY.png" alt="Decision tree for dimensionality reduction based on data types"></a>

I have a question about the functioning of PCA. I have a dataset with only 2 categorical attributes out of 9. Is it good to calculate pca between those two? Does it help me understanding anything special? 
here's my <a href="https://www.kaggle.com/rtatman/chocolate-bar-ratings" rel="nofollow noreferrer">dataset</a>

thanks

Data analysis PCA

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我有个关于PCA功能的问题。我有一个数据集，在9个属性中只有2个分类属性。在这两者之间计算pca好吗？这能帮我理解什么特别的东西吗？这是我的数据集谢谢

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