主成分分析（PCA）原理與實現
主成分分析（PCA）是最重要的數據降維的方法之一。針對高維數據的處理時，每每會由於數據的高維度產生大量的計算消耗，爲了提升效率，通常最早想到的方法就是對數據降維。與「屬性子集選擇」的方法（即選擇一部分有表明意義的屬性直接替代原數據）不一樣，PCA是經過建立一個由原數據中的屬性「組合」而成的，數量較小的變量集合來替代原數據。web PCA的基本思想能夠這樣描述：找出數據的全部屬性中最主要的部分，用這
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