主成分分析PCA以及特徵值和特徵向量的意義

定義： 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種統計方法。經過正交變換將一組可能存在相關性的變量轉換爲一組線性不相關的變量，轉換後的這組變量叫主成分。PCA的思想是將n維特徵映射到k維上（k<n），這k維是全新的正交特徵。這k維特徵稱爲主成分，是從新構造出來的k維特徵，而不是簡單地從n維特徵中去除其他n-k維特徵。算法 簡單解釋： 具體的，假如咱們的

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