pca主成成分分析
PCA（主成分分析）算法： 主要用于数据降维，保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。 实现数据降维的步骤： 1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵 2、求样本矩阵的协方差矩阵 3、求协方差矩阵的特征值和特征向量 4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。并根据指定的PCA保留
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