PCA降维&&奇异值分解SVD
PCA降维 涉及高维数据的问题容易陷入维数灾难，随着数据集维数的增加，算法学习所需的样本数量呈指数级增加，且需要更多的内存和处理能力，消耗资源。主成分分析也称为K-L变换，常用于高位数据预处理和可视化。PCA可以把可能具有相关性的高维变量合成线性无关的低维变量，称为主成分。原理就是PCA将高维具有相关性的数据进行线性变换映射到一个低维子空间，尽可能多的保留更多变量(代表原特征)，降维成一个线性无关
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