PCA

PCA（主成分分析）是一种统计方法，用于降低数据的维度，同时保留最重要的信息。通过将原始数据转换为一组新的无关变量（主成分），PCA可以简化数据集，减少冗余，并提高数据分析的效率。这种方法在许多领域都有广泛应用，如图像处理、生物信息学、金融分析和机器学习等。PCA的核心思想是找到数据中的最大方差方向，然后沿着这些方向进行投影，以生成新的坐标系。这个过程可以通过协方差矩阵的特征分解来实现。总之，PCA是一种强大的降维工具，可以帮助我们更好地理解和利用高维数据。