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上传时间: 2020-05-22
详细说明：PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。
第一个新坐标轴选择是原始数据中方差最大的方向，第二个新坐标轴选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的，第三个轴是与第1,2个轴正交的平面中方差最大的。依次类推，可以得到n个这样的坐标轴。
大部分方差都包含在前面k个坐标轴中，后面的坐标轴所含的方差几乎为0。可以忽略余下的坐标轴，只保留前面k个含有绝大部分方差的坐标轴。相当于只保留包含绝大部分方差的维度特征，而忽略包含方差几乎为0的特征维度，实现对数据特征的降维处理。
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