浅显易懂的PCA（主成分分析），没有繁杂的矩阵公式

第一步 给出一个二维数据： 通过计算各点到轴的平均长度，定位原点，下图中，蓝色的X既是后面要用到的原点。 第二步，寻找拟合线 在原点处随意绘制一条直线，然后计算各点投影到该线上的距离的平方和，然后不断旋转该线，直至投影的平方和最大为止，如图，d1,d2分别是投影后的距离长度。此处把这条拟合线称为PC1。 第三步，通过PC1的斜率来计算特征向量和特征值 在PC1上单位化后的向量就称为特征向量，如下图

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