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MATLAB高效PCA降维系统：基于特征值阈值的智能维度筛选

本项目实现了一个优化的PCA降维算法，专为大规模数据设计。通过计算协方差矩阵的特征值，系统根据阈值自动选择最佳降维维度，在保留关键特征的同时显著提升计算效率。

本项目实现了一个完整的基于特征值阈值筛选的高效PCA降维系统。该系统专门针对大规模数据场景进行优化，通过先进的协方差矩阵分析、特征值分解和白化变换技术，能够自动确定最佳降维维度。该系统适用于高维数据的可视化、特征提取和噪声过滤等多种应用场景，能够显著提升数据处理效率。

main.m文件实现了系统的核心功能，包括数据预处理、协方差矩阵计算、特征值分解、阈值筛选、维度确定以及白化变换等完整PCA流程，确保系统能够高效处理大规模数据并输出优化后的降维结果。

注意：以上内容为项目README模板，实际项目开发中请根据具体实现细节进行相应调整和补充。