链接：主成分分析 (一）： 基本思想与主成分估计方法_冷月无声的博客-优快云博客_主成分分析的基本思想主成分分析（principal component analysis）是1901年Pearson对非随机变量引 入的，1933年Hotelling将此方法推广到随机向量的情形，主成分分析和聚类分析有很 大的不同，它有严格的数学理论作基础。 主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我 们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始 变量个...https://blog.youkuaiyun.com/qq_29831163/article/details/89577292
主成分分析（PCA）是一种统计方法，起源于非随机变量的简化，后由Hotelling推广到随机向量。PCA旨在通过较少的变量解释数据中的大部分变异，将高度相关的变量转化为独立的成分。这种方法有坚实的数学基础，常用于数据降维和特征提取。
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