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数据分析：主成分分析（PCA）：PCA与特征选择

1数据分析：主成分分析（PCA）：PCA与特征选择

1.1引言

1.1.1PCA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，使得数据在新坐标轴上的方差最大化，从而找到数据的主要方向。这些新的坐标轴被称为主成分。

1.1.2PCA在特征选择中的作用

在机器学习和数据挖掘中，特征选择是一个关键步骤，用于减少模型的复杂度