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数据词典：主成分分析（Principal Component Analysis）

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主成分分析（Principal Component Analysis）是最常用的线性降维方法，主要原理是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此达到使用较少的数据维度来保留较多的原数据点特性的效果。

【出处】天池平台.阿里云天池大赛赛题解析.电子工业出版社，2020年9月第1版.

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