文章介绍了如何计算点集的PCA，首先将点集转化为矩阵并计算协方差矩阵，然后通过特征值分解找到最大特征值对应的特征向量，该向量代表主方向。确定新坐标轴后，原始点集的坐标可以映射到新轴上，从而实现数据的降维和信息最大化保留。
目标：计算点集的PCA，确定主方向，并将点集分成两部分
1.将点集转化为矩阵，并计算点集的协方差矩阵
(240条消息) 协方差矩阵计算方法_协方差矩阵怎么算_y小川的博客-优快云博客
2.计算点集的PCA
对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量，其中最大特征值对应的特征向量就是主成分，即在此方向上方差最大，点集的信息保留的最多，特征向量代表新轴的方向
确定新坐标轴后，如何将原始点集的坐标映射到新轴上？
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