PCA主成分分析
PCA主成分分析 PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)： 把数据从原来的坐标系转换到新的坐标系,新坐标系的选择由数据本身决定。 如 PCA 主成分分析的 应用领域包括：股票交易市场数据的探索性分析、生物信息学领域的基因组和基因表达水平数据分析等。PCA 可以帮助我们识别出基于特征之间的关系识别出数据内在的模式。 从 数学层面理解，PCA 的目标就是在高维
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