PCA（Principal Component Analysis）主成分分析
PCA（Principal Component Analysis），即主成分分析，主要用于数据降维。 对于一组样本的feature组成的多维向量，多维向量里的某些元素自己没有区分性，好比某个元素在全部的样本中都为1，或者与1差距不大，那么这个元素自己就没有区分性，用它作特征来区分，贡献会很是小。因此咱们的目的是找那些变化大的元素，即方差大的那些维，而去除掉那些变化不大的维，从而使feature留下
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