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主成分分析（PCA）原理详解 - 知乎
PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。 PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。
什么是主成分分析（PCA）——从零开始讲清楚（超详细版）
PCA 是什么？主成分分析（PCA）是一种无监督学习方法，旨在通过线性变换将原始的高维数据映射到一个低维空间，同时尽可能保留数据的方差（即信息量）。
pca技术_百度百科
PCA（principal components analysis）即主成分分析技术，又称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
小白入门-PCA主成分分析是什么 (原理、公式与代码)-老饼讲解
PCA主成分分析常用于降维与变量分析，是一个基本、知名度极高和常用的方法，本文介绍PCA的原理和本质，以及相关使用场景的用法，并通过实例讲解如何使用PCA，通过本文可以快速了解PCA主成分分析是什么，如何使用PCA进行变量分析以及使用PCA对变量降维
主成分分析 - 维基百科，自由的百科全书
PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。通常，这种运算可以被看作是揭露数据的内部结构，從而更好地展現数据的變異度。
【机器学习】主成分分析（PCA） - 详解 - ljbguanli - 博客园
主成分分析（PCA）是一种经典的降维技术，广泛应用于机器学习和数据分析中。其核心目标是通过线性变换将高维数据投影到低维空间，同时尽可能保留信息的方差（即信息量）。
一文读懂PCA分析（原理、算法、解释和可视化） - 知乎
主成分分析 (PCA, principal component analysis)是一种数学降维方法, 利用正交变换 (orthogonal transformation)把一系列可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量，也称为主成分，从而利用新变量在更小的维度下展示数据的特征。
PCA：主成分分析 | Baeldung中文网
顾名思义，主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是用于提取模型中“主要”特征的一种方法。在本教程中，我们将从三个不同层面来讲解PCA：