数学建模究极算法之主成分分析法

主成分分析法 1.定义： 主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。由此可见，主成分分析实际上是一种降维方法。 2.基本思想和方法： 1.选择适当权重使得数据加权和分散（使方差最大化） 2.注意事项：

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