主成分分析 (PCA) 是一种用于降低数据集维度的统计技术。它用于识别数据中的模式并促进数据可视化。PCA 以第一个坐标（主成分）解释数据中最大可能的变化的方式将数据转换到新的坐标系。随后的组件以重要性递减的顺序捕获剩余的变化。PCA 可用于数据压缩、特征提取和提高预测精度。它广泛用于数据科学、机器学习和模式识别应用程序。
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主成分分析 (PCA) 是一种用于降低数据集维度的统计技术。它用于识别数据中的模式并促进数据可视化。PCA 以第一个坐标（主成分）解释数据中最大可能的变化的方式将数据转换到新的坐标系。随后的组件以重要性递减的顺序捕获剩余的变化。PCA 可用于数据压缩、特征提取和提高预测精度。它广泛用于数据科学、机器学习和模式识别应用程序。
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