主成分分析 (Principal Components Analysis, PCA)

通过降维 (Dimensionality Reduction)，实现数据压缩以减少计算、存储成本，或实现数据可视化以直观了解数据。

1. 数据预处理

特征缩放及标准化 (feature scaling / mean normalization)：
$x^{(i)}_j=\frac{x^{(i)}_j-\mu_j}{s_j}$

其中
$\mu_j=\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^mx^{(i)}_j$，即$x_j$的平均值
sj=max(xj)−min(xj)