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在智能技术课上,我们使用了PCA和KPCA的源代码。PCA是一种常见的数据分析方法,它通过将多维数据降维为少数几个主成分来简化数据集。KPCA是一种基于核函数的PCA扩展,它将数据映射到高维特征空间中以更好地捕捉数据集的非线性关系。这些方法被广泛应用于很多领域,包括图像处理、自然语言处理和生物信息学等。我们通过学习这些源代码,更好地理解了PCA和KPCA方法,并为将来的项目提供了更多的思路和灵感。