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PCA（Principal Component Analysis），主成分分析是线性的数据降维技术，采用一
种数学降维的方法，在损失很少信息的前提下，找出几个综合变量作为主成分，来代替原来
众多的变量，使这些主成分能够尽可能地代表原始数据的信息，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）。
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.使用sklearn中的PCA对象获取解释方差得分，是下列的：
A fit
B transform
C explained_variance_
D test
1=>B 2=>C
