西瓜书：PCA数学推导

一、PCA降维过程 只需对协方差矩阵X*transpose(X)进行特征值分解，将求得的特征值排序：λ1>=λ2>=…>=λd，再取前d’个特征值对应的特征向量构成W=（w1,w2,…,wd’）,这就是PCA的解。 西瓜书中的PCA算法如下： 需要说明的是，算法中的向量为列向量。假设原始维度为d，样本数目为m，因此特征矩阵X的维度为d×m，W的维度为d×d’。降维的时候，transpose(W)*

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