PCA基本步骤：
对数据进行归一化处理（代码中并非这么做的，而是直接减去均值）
计算归一化后的数据集的协方差矩阵
计算协方差矩阵的特征值和特征向量
保留最重要的k个特征（通常k要小于n），也可以自己制定，也可以选择一个阈值，然后通过前k个特征值之和减去后面n-k个特征值之和大于这个阈值，则选择这个k
找出k个特征值对应的特征向量
将m * n的数据集乘以k个n维的特征向量的特征向量（n * k）,得到最后降维的数据。
2019-12-21 18:54:11
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