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说明：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

说明：主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。 从数学角度来看，这是一种降维处理技术。

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说明：主成分分析法降维，以进行进一步处理，可用于描述子的构建

说明：matlab主成分分析，主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。

说明：运用于主成分分析，可以运行，用于数学多元统计分析

说明：进行PCA计算，是mooc网站上吴恩达课程提供的材料，包含主成分分析和聚类分析两个

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说明：此代码基于主成分分析的角度对原数据进行主成分分析，有效的降低了分析的难度和分析的时间

说明：PCA主成分分析源代码，PCA是用于降维是经典方法，现在仍有很多人用主成分分析方法进行降维，降低算法复杂度。

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说明：应用MATLAB软件进行主成分分析计算，此为相关代码，具有很好的学习价值。

说明：主成分分析是多元统计分析中用来分析数据的一种方法，它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法