pca的最大方差理论解释

写这个主要为了自己理解，内容都是参考博文： http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html 一、数据预处理： 去均值化，使得样本数据的均值为0 方差归一化，保证每个特征的维度尺度近似（可以看出这里求方差没有减去均值，因为经过去均值化后，均值已经为0了） 其中 是样例，共m个，每个样例有n维特征，也就是说 是n维列向量

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