數據降維、PCA——基於鳶尾花數據集

主成分分析PCA 主成分分析（Principal Component Analysis， PCA） 主成分： 能夠把具備相關性的高緯度變量，合成爲線性無關的低緯度變量，稱爲主成分。主成分可以儘量保留原始數據的信息。 方差（度量分散程度） 協方差（度量兩變量間的線性相關性，0，線性無關） 特徵向量：描述數據結構的非零向量。 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

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