在机器学习的世界中，有一项被誉为”数据降维之王”的算法，那就是主成分分析（PCA）。这个算法可以帮助我们理解和研究数据集中的特征之间的关系，从而找到数据集中最重要的主成分，实现数据的降维处理。
主成分分析的原理是将数据投影到一个新的坐标系中，使得数据在新坐标系下的方差最大化。通过这种方式，我们可以找到一个最佳的表示数据结构的方式，实现数据的降维和特征提取。
在这篇文章中，我们将深入探讨主成分分析算法的实现原理和数学推导，带你一步步理解这个被称为”数据降维之王”的算法。无需提前准备，让我们一起从头开始，探索机器学习的奇妙世界！
阅读原文：https://www.oranlooney.com/post/ml-from-scratch-part-6-pca/
（此文仅供参考，如需进一步了解主成分分析算法，请关注我们的系列文章）
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