主成分分析中的主成分是什么意思？
在主成分分析（PCA）中，"主成分"是数据集中的正交线性组合，它们依次捕获了数据的最大方差。
1.第一个主成分捕获了数据中的最大方差。
2.第二个主成分捕获了剩余数据中的最大方差，且与第一个主成分正交。
3.依此类推，直到捕获所有的方差或达到所需的主成分数量。
每个主成分都有与之关联的特征向量（方向）和特征值（方差的大小）。主成分分析的结果通常以这些特征向量和特征值来表示。
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