主成分分析（PCA）原理通俗解釋，看完必懂

PCA的概念 PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一種使用最廣泛的數據降維算法。PCA的主要思想是將n維特徵映射到k維上，這k維是全新的正交特徵也被稱爲主成分，是在原有n維特徵的基礎上重新構造出來的k維特徵。PCA的工作就是從原始的空間中順序地找一組相互正交的座標軸，新的座標軸的選擇與數據本身是密切相關的。其中，第一個新座標軸選擇是原始數據中方差

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