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主成分分析与数据标准化
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
在数据科学和机器学习领域，数据的探索性分析和预处理是至关重要的步骤。数据的多样性和复杂性使得直接用于建模分析的数据往往需要经过一系列的预处理步骤，其中数据标准化和降维是两个核心的预处理技术。主成分分析（PCA）作为降维的一种常用方法，在减少数据维度、提取数据特征等方面发挥着重要作用。
1.2 研究现状
随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了研究的焦点。数据标准化和降维技术在此背景下应运而生。PCA作为一种统计方法，已经被广泛应用于各个领域，如图像处理、机器学习、信号处理等。
1.3 研究意义
数据标准化和降维技术在数据科学和机器学习中具有重要意义：
- 降低维数：将高维数据转换为低维数据，减少计算量，提高模型效率。
- 去除噪声：去除数据中的噪声和不相关特征，提高模型的稳定性和泛化能力。
- 揭示数据结构&#x
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