将PCA输出匹配到相应的coordiantes

PCA是主成分分析（Principal Component Analysis）的缩写，它是一种常用的数据降维技术和特征提取方法。PCA通过线性变换将高维数据映射到低维空间，保留最重要的特征，并且尽可能地使得映射后的数据具有最大的方差。

分类：PCA属于无监督学习算法，常被用于数据预处理、特征选择、可视化等任务。

优势：

1. 数据降维：PCA可以将高维数据降维到低维空间，减少特征维度，简化问题。
2. 特征提取：PCA能够提取出原始数据中的主要特征，减少冗余信息，突出数据的主要结构。
3. 数据可视化：PCA可以将高维数据映射到二维或三维空间中，便于可视化展示和理解。

应用场景：

1. 图像处理：在图像识别、人脸识别等领域中，使用PCA可以提取图像的主要特征，减少存储空间和计算量。
2. 数据压缩：对于大规模数据集，使用PCA可以实现数据的压缩和存储，同时保留重要的特征。
3. 数据预处理：在机器学习任务中，使用PCA可以对数据进行降维和特征选择，减少数据维度，提高模型训练效果。

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