我对机器学习还比较新手，最近刚接触到主成分分析作为一种降维方法。我不明白的是，在什么情况下主成分分析比简单地从模型中移除一些特征更好呢？如果目的是获得低维数据，为什么我们不直接将那些相关的特征分组，并从每个组中保留一个特征呢？

回答：

特征降维（如PCA）和特征选择（你所描述的）之间存在根本的区别。关键的区别在于，特征降维（PCA）通过对所有原始维度的某种投影，将数据映射到低维空间，例如PCA使用每个维度的线性组合。因此，最终的数据嵌入包含了所有特征的信息。如果你进行特征选择，你会丢弃信息，完全失去原本存在的信息。此外，PCA保证你保留数据方差的给定比例。