假设数据集中有8个特征。我使用PCA发现，通过累积解释方差比的前三个特征包含了99%的信息。那么，为什么我需要通过PCA来拟合和转换这三个特征，才能用它们来训练我的神经网络呢？为什么不能直接使用这三个特征呢？

回答：

原因是当PCA告诉你前三个成分解释了99%的方差时，这并不意味着它是由前三个特征解释的。PCA成分是特征的线性组合，但它们通常不是特征本身。例如，PCA成分之间必须是正交的，而特征则不必如此。