➡️ Может ли PCA терять важную информацию во временных рядах

Да. Если применять PCA напрямую, рассматривая каждое значение временного ряда как признак, метод полностью игнорирует порядок во времени. Это значит, что такие свойства как автокорреляция, тренды, сезонность могут быть потеряны. PCA лишь ищет направления максимальной дисперсии, но не учитывает динамику последовательности.

Как сохранить временную структуру:
🟠 строить признаки с «окнами» (short-term history),
🟠 применять windowed PCA на перекрывающихся сегментах,
🟠 использовать специальные методы: динамические факторные модели, time-lagged embeddings и др.

🐸 Библиотека собеса по Data Science