PCA降维原理与实例代码详解
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种广泛应用的降维技术，它的目标是将高维数据映射到低维空间，同时尽可能地保留原始数据的信息。PCA利用线性变换将原始数据映射到新的坐标系中，以确保映射后的数据在每个坐标轴上的方差最大，从而实现降维。本文将深入探讨PCA降维的原理，并提供示例代码以更好地理解其应用。
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