PCA

PCA（主成分分析）是一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。这种方法可以用于减少数据的维度，同时保留数据集中的主要变异性。在多维数据分析中，PCA是一种常用的降维方法，它可以帮助我们发现数据中的模式和结构，从而更好地理解数据。此外，PCA还可以用于数据压缩、特征提取和噪声过滤等领域。总之，PCA是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解和利用数据。