主成分分析（PCA）原理与实现
主成分分析（PCA）是最重要的数据降维的方法之一。针对高维数据的处理时，每每会由于数据的高维度产生大量的计算消耗，为了提升效率，通常最早想到的方法就是对数据降维。与“属性子集选择”的方法（即选择一部分有表明意义的属性直接替代原数据）不一样，PCA是经过建立一个由原数据中的属性“组合”而成的，数量较小的变量集合来替代原数据。web PCA的基本思想能够这样描述：找出数据的全部属性中最主要的部分，用这
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