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PCA（Principal Component Analysis），主成分分析，是线性的数据降维技术，PCA通
过找出几个综合变量作为主成分，来代替原来众多的变量，其中每个主成分都是原始变量的
线性组合，而且各个主成分之间不相关（即线性无关）。
举例说明：
原始数据
1. 关于PCA，下列说法正确的是:
A PCA用来扩充样本的特征
B 各个主成分之间不相关（即线性无关）
C 每个主成分与原始特征（变量）没有任何关系
D 以上说法均不正确
2.关于EVD在PCA上的应用，下列说法正确的是：
A EVD对于PCA没有应用价值
B PCA在计算特征的协方差矩阵的特征值和特征向量时，可以使用EVD
C EVD可以在PCA中直接进行降维操作
D 以上说法均不正确
1=>B 2=>B
