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数据分析：主成分分析（PCA）：PCA与降维技术

1数据分析：主成分分析（PCA）：PCA与降维技术

1.1引言

1.1.1PCA的概念与重要性

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种广泛应用于数据预处理和特征提取的统计方法。其核心目标是通过线性变换将原始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投影方差最大。这一过程能够帮助我们识别数据中的主要模式和趋势，同时减少数据的维度，从而简化后续的分析和建模过程。

PCA的重要性在于它能够有效地处理高维数据，减少计算复杂度，同时保留数据中的关键信息。