❓Какова связь между масштабированием и PCA

PCA чувствителен к масштабу признаков — признаки с большей дисперсией будут сильнее влиять на главные компоненты.

Поэтому перед применением PCA обычно выполняют масштабирование или стандартизацию: вычитают среднее и делят на стандартное отклонение каждого признака. Это позволяет избежать ситуации, когда признаки с большим масштабом непропорционально влияют на результат, и сосредоточиться на выявлении реальных зависимостей в данных.

Библиотека собеса по Data Science