如果您只有分类变量，则不应使用 PCA，因此 PCA 中的距离函数无效。

对应分析是一种常见的替代方法。

PCA 是将变量线性转换为一组不相关的变量。

当您想删除数据中的冗余（在线性意义上）时，这是很好的，但如果您想发现变量的“真正原因”，那就不好了。此外，原因本质上可能是非线性的，并且无法使用线性模型捕获数据的行为。

然后你会远离 PCA 并考虑例如非线性降维方法