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PCA分析
主成分分析（PCA）是一种流行的降低数据集维度的统计技术，用于分析每个观测值包含大量维度/特征的大型数据集，在保留最大信息量的同时提高数据的可解释性，并实现多维数据的可视化。通常使用前两个主成分来绘制二维数据图，并直观地识别密切相关的数据点群。

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