PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的降维技术,它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中,新坐标系的选择是使得数据在新坐标系下的方差最大化。PCA的维度形成的聚类可以解释为通过PCA降维后的数据在新的低维空间中的聚类效果。
具体解释如下:
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