主成分分析pca
主成分分析（principal component analysis， pca）
主成分：
可以把具有相關性的高緯度變數，合成為線性無關的低緯度變數，稱為主成分。主成分能夠盡可能保留原始資料的資訊。
原理：矩陣的主成分就是其協方差矩陣對應的特徵向量，按照對應的特徵值大小進行排序，
最大的特徵值就是第一主成分，其次第二主成分，以此類推。
sklearn庫，使用sklearn.decomposition.pca載入pca進行降維，主要引數：
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