PCA主元分析方法描述
主元分析也就是PCA，主要用于数据降维。 通过去中心化和线性变换，将多维度的特征转换通过投影（坐标转换）成几个主成分特征，这个主成分特征是原来特征的线性变换。 主成分称为 它们称作“主元1”、“主元2”。 多维度特征直接有一定相关性！！ 主成分分析法就是将多个（比如20个）特征的有用信息提取出来， 综合成1个到3个指标，这个1到3个指标可以反映20个指标的绝大部分信息。 缺点： 3个指标无法完全替
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