主成分分析（PCA）是一种强大的无监督学习算法，它通过正交变换将数据从原始的高维空间转换到低维空间，同时尽可能保留数据中的主要变异信息。
PCA在数据预处理、特征提取和降维等方面有着广泛的应用，能够简化数据的复杂性，提高机器学习算法的性能。
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