主成份分析（PCA）——原理、实现步骤
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。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。本文主要分为两大部分： 第一部分：PCA原理的主要内容。 第二部分：给出PCA程序实现步骤。 第三部分：程序函数详解。见下一篇博客： 程序源码下载地址：http://download.cs
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