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特征选择：特征选择算法：主成分分析.docx

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    特征选择：特征选择算法：主成分分析

    1引言

    1.1PCA的概念

    主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种统计方法，用于识别数据集中的模式，通过减少数据的维度来简化数据集，同时尽可能保留数据的原始信息。PCA通过将数据转换到一个新的坐标系统中，这个坐标系统的第一轴（称为第一主成分）是原始数据中具有最大方差的方向，第二轴（第二主成分）是与第一轴正交且具有次大方差的方向，以此类推。

    1.1.1为什么使用PCA？

    数据可视化：PCA可以将高维数据降维到2D或3D，便于数据的可视化。

    减少计算成本：降维可以减少后续

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