该组件接收数据，然后重新应用之前在模板数据上执行的转换。
这些转换包括选择变量的子集以及从数据中出现的其他变量计算新的变量， 例如，离散化、特征构建、主成分分析（PCA）等。

在Orange3中，描述的这个组件似乎是一个数据预处理或转换工具，它的主要功能是将之前在一份模板数据上应用的变换重新应用于新的数据集。这包括变量选择、离散化、特征构建、主成分分析（PCA）等操作。以下是如何使用此类组件的一般步骤：
步骤1：准备模板数
加载模板数据：首先，你需要有一份数据集，对其进行了一系列的数据预处理和转换操作。这份数据将作为模板，即你希望将相同的预处理和转换步骤应用到新的数据集上。
应用变换：在模板数据上进行所需的变换，例如变量选择、离散化、特征构造、PCA等。完成这些操作后，模板数据将作为参考基准，供后续数据集使用。
步骤2：使用组件重新应用变换
加载新数据：在Orange3中，使用适合的组件（如“File”组件）加载你想要处理的新数据集。
配置组件：引入描述的这个组件到工作空间中，并通过界面进行配置。你可能需要指定模板数据或其中的变换设置，以便这些变换能够正确地应用于新数据。
连接数据：将新数据集连接到此组件的输入端，如果需要，也将模板数据连接到指定端口。然后，将组件的输出连接到你想要的下游组件，如数据可视化、建模或进一步的数据分析组件。
观察结果：启动数据流并查看此组件的输出结果。这将是经过模板数据上定义的预处理和变换步骤处理后的新数据集。
步骤3：进一步分析
利用转换后的数据进行进一步分析，如数据挖掘、建模或可视化，以得到洞察和结论。
通过上述步骤，你可以确保新的数据集经历了与模板数据相同的预处理和转换流程，这对于保持数据处理的一致性，以及提高后续分析的质量和可比性非常重要。这在处理多个数据批次或需要标准化数据预处理步骤的情况下尤为有用。
 

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