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为不同的回归模型
主成分分析（PCA）作为数据科学中用于可视化和降维的重要工具，在处理具有大量特征的数据集时非常有用。就像我们难以找到时间阅读一本 1000 页的书，而更倾向于 2 到 3 页的总结以抓住整体概貌一样，当数据集中特征过多时，PCA 可以帮助我们减少维度，提高模型训练效率，同时尽可能保留更多信息。例如在图像处理和基因组研究等常见应用中，往往需要处理成千上万甚至数万个列的数据，此时维度灾难可能成为问题，
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