PCA原理
PCA（Principal Component Analysis），即主成分分析，通常用于数据的降维处理。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 先从向量的内积(即点积)开始。首先，要解释的是，二维向量和这个二维向量在二维空间中对应的矩阵(线性变换)之间的关系。 1x2矩阵与二维向量之间的联系：二维空间中的二维向量所对应的1
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