PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的降维技术。它能够将高维数据映射到低维空间，同时保留尽可能多的原始信息。PCA的原理包括去均值处理、计算协方差矩阵、特征向量和特征值的选择等步骤。在Matlab中，使用“pca”函数进行PCA降维是非常方便的。下面是一个简单的例子，展示了如何在Matlab中实现PCA降维，并输出降维后的数据。了解PCA降维的原理和步骤，以及在Matlab中的应用，对于处理高维数据具有重要的意义。
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