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数据分析：主成分分析（PCA）：PCA在高维数据中的应用

1数据分析：主成分分析（PCA）：PCA在高维数据中的应用

1.1引言

1.1.1PCA的概念与重要性

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和结构，通过将数据转换到新的坐标系统中，使得数据的维度减少，同时保留数据的大部分信息。PCA在高维数据中尤为重要，因为它可以帮助我们处理“维度灾难”问题，即随着数据维度的增加，数据的稀疏性和复杂性也随之增加，这使得数据分析和可视化变得困难。

PCA的重要性体现在以下几个方面：