PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的降维技术,用于将高维数据转化为低维数据,同时保留原始数据的主要特征。它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中,新坐标系的选择是使得映射后的数据具有最大的方差。PCA可以帮助我们发现数据中的主要模式和结构,从而减少数据的维度,简化数据分析和可视化过程。
PCA的分类:
PCA的优势:
PCA的应用场景:
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