PCA算法理解

理解PCA算法，涉及线性代数的一些专业知识，这里不做理论上的说明和推到，单纯填下在应用中的几个坑。

首先看PCA算法流程：

需要注意的是：

输入数据中的一行（还是一列）表示一个样本？

降维降的是每个样本数据量的长度，明白这点可以确定输出数据的大小；

有两种选“主成分”的方法，一个是固定选多少个主成分，另一个是按主成分占的percentage，按需来取；

在测试的时候，数据也要先降维，直接乘以（矩阵乘法）主特征向量构成的矩阵。

理论参考文章：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html