作为一种降维技术，PCA应该用于紧缩数据集而不是扩展它。PCA可以提取一些潜在特色，这些特色是影响您的数据的暗藏或潜在起因。例如有一个图像数据集，可以经常使用PCA来找到代表图像中对象的状态、色彩或纹理的特色。这些潜在特色可以协助您更好地理解数据并改良机器学习模型。
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