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主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)， 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多

元统计分析方法.

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理论和数据见附录

Spark 源码（mllib包）

实验

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Spark 源码（mllib包）

/**
 * A feature transformer that projects vectors to a low-dimensional space using PCA.
 *	
 * @param k number of principal components
 */
@Since("1.4.0")
class PCA @Since("1.4.0") (@Since("1.4.0") val k: Int) {
  require(k > 0,
    s"Number of principal components must be positive but got ${k}")

  /**
   * Computes a [[PCAModel]] that contains the principal components of the input vectors.
   *
   * @param sources source vectors