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1、主成分分析（PCA）是一种在多元统计分析中常用的技术，主要用于降低维度并找出数据中的重要特征。

2、在PCA中，数据被重新表达为一组线性不相关的随机变量，每个随机变量都具有一定的方差，从而保留了原始数据的总方差。

3、这种技术的主要目标是保留原始数据集的主要特性，以便更轻松地解释结果，并为潜在的关联建模。

4、主成分分析经常被用在图形绘制、数据分析、机器学习等领域。

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