主成分
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主成分是一种通过正交变换将原始变量转换为互不相关的新变量的统计方法，其核心是寻找方差最大化的线性组合。数学上通过协方差矩阵的特征值分解获得，特征值大小反映主成分方差贡献，特征向量确定投影方向。该方法需经过数据标准化、协方差计算、特征分解等步骤实现降维，要求主成分间协方差为零且按方差递减排列。在应用中，主成分分析广泛用于数据压缩、特征提取和噪声过滤，典型场景包括高维数据可视化、变量冗余消除及统计建模预处理。
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