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主成分分析（PCA）的 原理 就是将一个高维向量X，通过一个特殊向量矩阵U，投影到一个低维的向量空间中，表征为一个低维向量Y，并且仅仅损失了一些次要信息，也就是说，通过低维表征的向量和特征向量矩阵，可以基本重构出所对应的原始高维特征。
降维的必要性:
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