本文介绍了PCA（主成分分析）的基本概念，强调其作为数据降维技术的重要性，并提供了使用Python和numpy库实现PCA的源代码示例。通过示例展示如何将高维数据投影到低维空间，同时保持信息的最大保留。
PCA算法Python实现及源码
PCA(Principal Components Analysis)即主成分分析，是一种数据降维技术，能够将高维数据转化为低维数据，并保留尽可能多的信息。PCA广泛应用于数据挖掘、图像处理、模式识别等领域。
以下是用Python实现PCA算法的源代码：
import numpy as np
def PCA(X, k):
# 将数据按列排成n行m列的矩阵
n_samples, n_features = X.shape
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