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主成分分析法 PCA
Principal Component Analysis
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设置矩阵维度
💡 方法说明：
主成分分析(PCA)是一种降维技术，通过正交变换将可能相关的变量转换为线性不相关的主成分。主成分按方差贡献率排序，前几个主成分通常能解释大部分数据变异。
样本数(n)：
变量数(p)：
生成矩阵
📊 加载测试数据
计算分析
数据矩阵输入
请输入原始数据矩阵（行为样本，列为变量）
PCA计算过程