基本信息

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文档摘要

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主元分析扩展方法的多维探究与前沿应用

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数据爆炸的时代，数据分析与处理技术成为了众多领域研究的关键。主元分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）作为一种经典的多元统计分析方法，自Pearson在1901年首次提出，后经Hotelling改进以来，凭借其独特的数据降维与特征提取能力，在众多领域得到了广泛应用。

主元分析的核心思想是通过正交变换，将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，即主元（PrincipalComponents）。这些主元按照方差大小依次排列，方差越大，包含的原始数据信息就越多。在