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1、 主成分分析又称主成分分析，目的是利用降维的思想，将多个指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析(PCA)是一种简化数据集的技术。
2、 这是一个线性变换。这种转换将数据转换到一个新的坐标系中，因此任何数据投影的第一个最大方差在第一个坐标中(称为第一主分量)，第二个最大方差在第二个坐标中(第二主分量)，以此类推。
3、 主成分分析常用于降低数据集的维数，同时保持数据集方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主分量并忽略高阶主分量来实现的。这种低阶分量通常可以被保留。
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