任务二：主成分分析：步骤、应用及代码实现

主成分分析能有效找出数据中最主要的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。 步骤： ①列出观测资料矩阵X， ②计算样本相关矩阵R ③)计算R的特征值和特征向量-求正交变换， ④计算贡献率及累计贡献率，确定主成分个数，建立主成分方程， ⑤解释各主成分的意义 ⑥计算各样本的主成分坐标y， ⑦计算负荷量表。 应用： 在计算机视觉学领域可应用于数据表示、模式识别

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