本文介绍了PCA（主成分分析）的基本概念，包括协方差、特征向量和特征值，并通过实例详细阐述了PCA的步骤，如何通过特征向量进行数据降维，以及降维后数据的意义。
主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维特征称为主元，是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使
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