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数据分析：主成分分析（PCA）：概率论与数理统计

1引言

1.1PCA的概念与应用

主成分分析（PCA，PrincipalComponentAnalysis）是一种广泛应用于数据降维、特征提取和数据可视化等领域的统计方法。PCA通过线性变换将一组可能相关的变量转换成一组线性不相关的变量，称为主成分。这些主成分按照方差大小排序，方差最大的主成分排在最前面，意味着它能解释数据中最大的变异。PCA的核心目标是通过减少数据的维度，同时尽可能多地保留数据的原始信息。

1.1.1应用场景

数据降维：在高维数据中，PCA可以减少数据的维度，降低计算复杂度，同