sklearn-降維-(主成分分析)PCA

主成分分析（PCA）是最常用的一種降維方法，通常用於高維數據集的探索與可視化，還可以用作數據壓縮和預處理等。 PCA可以把具有相關性的高維變量合成爲線性無關的低維變量，稱爲主成分。主成分能夠儘可能保留原始數據的信息。 原理 矩陣的主成分就是其協方差矩陣對應的特徵向量，按照對應的特徵值大小進行排序，最大的特徵值就是第一主成分，其次是第二主成分，依次類推。 sklearn中主成分分析 在sklearn

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