用途：是處理成分數據的核心預處理方法，核心目標是解決成分數據的和為常數100% ， 導致的維度冗余，非線性相關問題。使得數據滿足傳統的統計/建模方法；
舉例子：食品比例中 面粉(50%),糖(30%),水(20%)
原理：這類數據存在 “閉合效應（Closure Effect）”：若一個成分的比例增加，至少有一個其他成分的比例會減少（因為總和固定），導致：
- 變量間存在強線性相關性（維度冗余，n 個成分僅 n-1 個獨立信息）；
- 傳統統計方法（如直接對比例做回歸）會得出錯誤結論（如誤以為 “面粉占比與食品口感正相關”，實際可能是水占比間接影響）。
使用要求：所有含量大于0，總和為1；將原來的成分值進行計算然后替換，使用替換后的新值
轉換后 將原來的比例相關性 轉換為 線性相關性；
CLR 是成分數據的 “翻譯器”：將 “總和固定、相互制約” 的比例數據，翻譯成 “無約束、可線性建模” 的新變量，讓傳統數學模型能正確分析 “各成分對目標的真實影響”；
......待續......
