主成分分析（Principal Components Analysis）

主成分分析PCA(Principal Component Analysis),作用是: 聚类 Clustering：把复杂的多维数据点,简化成少量数据点,易于分簇 降维：降低高维数据,简化计算,达到数据降维,压缩,降噪的目的 PCA 的目的就是找到一个低维映射空间，使得数据映射后方差最大。 理论实现： 首先对样本空间为 d d d 维全部的数据中心化，使得均值为 0，即将所有的样本与样本均值相减获

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