human: 解释机器学习中的主成分分析。
 bot: 主成分分析是一种常用的机器学习方法，用于发现数据中的主要特征和结构。它通过寻找数据中的线性相关性，将原始数据转换为一组新的变量，这些新的变量被称为主成分。每个主成分都是原始数据的线性组合，且彼此之间是正交的。主成分分析可以帮助我们理解数据的潜在结构和关系，发现数据中的重要特征，并进行数据降维和可视化。在机器学习中，主成分分析被广泛应用于特征选择、数据预处理和模型解释等领域。