正交矢量不正交绘图(Python中的PCA)

正交矢量不正交绘图是指在绘制图形时，使用正交矢量而不是不正交矢量进行绘制。在Python中，PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维算法，可以用于数据可视化和特征提取。

PCA通过线性变换将原始数据投影到新的特征空间中，使得投影后的数据具有最大的方差。这样做的目的是为了减少数据的维度，同时保留尽可能多的信息。PCA的主要步骤包括：计算数据的协方差矩阵、计算协方差矩阵的特征值和特征向量、选择主成分、将数据投影到新的特征空间。

PCA在数据可视化中的应用非常广泛，可以将高维数据降低到二维或三维空间进行可视化展示。它可以帮助我们发现数据中的模式、结构和关联性，从而更好地理解数据。此外，PCA还可以用于特征提取，将高维特征转换为低维特征，以减少计算复杂度或提高模型性能。

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