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ML - Principal components analysis 主成分分析
在多元統計分析中，主成分分析（英語：Principal components analysis，PCA）是一種分析、簡化數據集的技術。
主成分分析經常用於減少數據集的維數，同時保持數據集中的對變異數貢獻最大的特徵。這是通過保留低階主成分，忽略高階主成分做到的。
這樣低階成分往往能夠保留住數據的最重要方面。但是，這也不是一定的，要視具體應用而定。由於主成分分析依賴所給數據，
所以數據的準確性對分析結果影響很大
參考
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%BB%E6%88%90%E5%88%86%E5%88%86%E6%9E%90
http://arbu00.blogspot.com/2017/02/6-principal-component-analysispca.html
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