主成分分析PCA和奇异值分解（1）
矩阵分解： 用新的n个新特征向量，让数据能够被压缩到少数特征上，并且总信息量不损失太多的技术叫做矩阵分解。 PCA和SVD 是两种不懂的降维算法，但都遵循降维过程，只不过矩阵分解的方法不同，信息量的衡量指标不同，。 PCA是用方差作为信息量的衡量指标，方差越大，信息量越多， 降维步骤：
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