请向我详细解释什么是主成分分析，并用一段话形式回答。
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主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种常用的降维技术，用于将高维数据转换到低维空间，同时尽可能保留数据的原有信息。它通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系中，新的坐标系由原始数据中方差最大的方向（即主成分）决定。通过保留前几个主成分，可以有效减少数据的维度，从而简化数据分析和可视化，同时减少计算复杂度。PCA常用于特征提取、数据压缩和噪声过滤等领域。
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