主成分与聚类能否自由切换？
分析架构中常常会涉及到主成分分析的环节，我常常会想，这部分主成分分析能不能用聚类分析去替代呢？结论是不能~
首先，两者强调的重点不同，聚类分析强调的是列与列之间的整合关系，其强项是抽象因子的提取，而主成分分析并不擅长因子的解释，其强项为压缩技术。
其次，如果分析架构中嵌入了聚类分析，则很难进行新样本的预测，数据流转到此环节，分析便戛然而止，数据无法继续向下流动，这种情况便导致嵌入聚类分析的目标不再是新样本的预测，转而变成了老样本的预测，并且解决的是结构性的问题；如果分析架构中嵌入了主成分分析，则此环节的分析虽可以对新老样本进行预测，但是却无法解决结构性的问题。
我将他们理解为完全不一样的分析手段。
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到底用哪个？
聚类分析与主成分分析的分析目的、侧重点不同：
- 如果分析目的是构建规则与规则筛选，则聚类更为适用；
- 如果分析目的是预测样本，则主成分分析更为适用。
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神仙眷侣的主成分与神经网络
主成分与神经网络CNN结合即为主成分神经网络，他们既有相似的地方，也有互补的地方。
相似之处，例如，主成分与神经网络都可以进行新老样本的预测，主成分不擅长解释X之间的关系，没关系，神经也不擅长，神经网络甚至根本无法解释模型中间的暗箱技术；
互补之处，例如主成分解决的就是列的压缩问题，而神经网络对于样本列的压缩求之不得，正好，一拍即合。
所以啊，主成分与神经网络真的是天造地设的一对儿，主成分中最具有代表性的并不是主成分回归，而是主成分神经网络。
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主成分与决策树方法相克
通常，很少将主成分与决策树结合使用。
决策树专攻结构性问题，然而结构性问题却不是主成分的强项，决策树与主成分结合后虽可以解决预测性的问题，但是与神经网络CNN、logistic相比，效果一定是大打折扣。究其原因在于决策树对于X的要求更加苛刻，X的数量不能过多，而神经网络则对变量的数量无过多限制，因此决策树与主成分相结合并不能对新样本进行预测。
所以主成分与决策树很少一起使用。
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主成分如何预测新样本？
主成分预测新样本并不复杂，下图是基本的预测流程。
即：
- 通过带Y的原始数据生成碎石图，确定主成分的个数，并保存主成分结构；
- 利用主成分结构对新样本进行处理，目的在于得到新样本的主成分分值；
- 将主成分结构封装成模型，对新样本的主成分分值进行预测，从而得到最终的预测概率。
