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文档摘要

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主成分分析中模型选择方法的多维度比较与实证探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据量呈爆炸式增长，高维度数据成为数据分析中的常见挑战。高维度数据不仅增加了计算成本，还可能引入噪声和多重共线性问题，使数据分析变得复杂且不准确。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）作为一种强大的多元统计分析技术，在解决这些问题中发挥着关键作用，其重要性不言而喻。

主成分分析旨在将多个相关性较高的原始变量转换为一组相互独立的综合变量，即主成分。这些主成分能够最大程度地保留原始数据的主要信息，同时实现数据维度的降低。这一特性使得主成分分析在众多领域得到广