至此，我们学习了 PCA 的基本原理。
在课程中，我举的例子都是二维的例子。因为二维数据非常容易可视化，我们可以实实际际看到了对于二维数据，PCA 后的结果是怎样的。
对于高于 3 维的数据，是不能可视化的，我们只能凭借抽象的想象。所以，三维数据是我们能够方便进行可视化的极限。在这里，希望大家仔细思考一下，对于三维数据，如果使用 PCA，会是怎样一个过程？
在这里，我写了一个 Jupyter Notebook，向大家展示了三维数据使用 PCA 的变化过程。因为涉及三维绘图，所以我在课程中没有专门介绍，感兴趣的同学可以研究一下。但关键的核心，是理解，PCA 到底是怎样处理三维数据的，三维数据经过 PCA 以后，变成了什么样子。
推而广之，大家可以更好地理解，对于高维数据，PCA 是如何运作的。
大家加油！：）
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