不，没有。我希望有。它会让生活变得更轻松。

分类变量就是：一个类别。它可以用一个数字表示，但不能像一个数字一样对待。例如，如果您有一个带有颜色的汽车列表，并且颜色是这样表示的：

1 = red 2 = blue 3 = green

您不能真正将它们作为数字使用。例如，你不能说蓝色是平均颜色，因为 1 + 2 + 3 的平均值是 2。

您可以做的是创建虚拟变量，通常是 0 和 1，然后描述类别。在我们的示例中：

0 = not red 1 = red

然后，您可以沿着类似的路线为其他颜色创建虚拟对象：

0 = not blue 1 = blue

和

0 = not green 1 = green

这可以在不同的列中完成，以使事情变得更容易。这都是数据变现的一部分，将其成形，以便您可以进行分析。

不。

任何降维技术都假设您正在处理代数值，而分类变量没有这样的含义。

如果您有一个分类变量，例如 - 家庭的宠物（猫、狗、红鱼）之一映射到（0、1、2），那么您根本不能说猫和狗之间的距离等于一，因为这些类别不在代数空间中。

因此，在这些情况下，您可以对变量进行一次性编码，也就是虚拟化。然后，您可以安全地应用 PCA 或任何其他降维技术。