PCA分析中的纯度分数低于预期

可能是由于以下原因：

1. 数据质量问题：纯度分数受到输入数据的影响，如果数据质量较差或存在异常值，可能会导致纯度分数降低。解决方法是对数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值等。
2. 维度选择不当：PCA分析是一种降维技术，如果选择的维度不合适，可能会导致纯度分数降低。可以尝试调整维度选择的方法或参数，如选择更合适的主成分数量或使用其他降维方法。
3. 数据分布不均匀：如果数据在不同维度上的分布不均匀，可能会导致纯度分数降低。可以尝试对数据进行归一化或标准化处理，使得数据在各个维度上的分布更加均匀。
4. 样本标签不准确：PCA分析通常用于无监督学习，但如果样本标签不准确或不完整，可能会导致纯度分数降低。可以尝试重新标注样本或使用其他有监督学习方法进行分析。
5. PCA模型参数选择不当：PCA分析中有一些参数需要选择，如主成分数量、协方差矩阵的计算方法等。如果选择不当，可能会导致纯度分数降低。可以尝试调整这些参数的取值，找到更合适的模型配置。

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