主成分分析 | 亚图跨际

主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种广泛应用于数据降维和特征提取的技术，能够在减少数据维度的同时尽量保留原数据的主要信息。它在统计学、机器学习和数据科学领域中非常常见，尤其适用于大数据分析和可视化。