ML | PCA

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PCA principal components analysis is for dimensionality reduction.

主要是通过对协方差矩阵Covariance matrix进行特征分解，以得出数据的主成分（即特征向量eigenvector）与它们的权值（即特征值eigenvalue）。

PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。其结果可以理解为对原数据中的方差variance做出解释：哪一个方向上的数据值对方差的影响最大？换而言之，PCA提供了一种降低数据维度的有效办法；如果分析者在原数据中除掉最小的特征值所对应的成分，那么所得的低维度数据必定是最优化的（也即，这样降低维度必定是失去讯息最少的方法）。

Algorithm

1. 计算协方差矩阵；
2. 计算最大的k个特征向量，组成转换矩阵；
3. 降维；
4. 聚类；

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