简单易理解的，PCA主成分分析（python实现）

最近学习了，高维数据降为低维度数据的方法，了解了PCA主成分分析的方法。
（1）学习了基本原理

大体原理流程就是：
1.先计算数据集（n*m）的协方差矩阵，
2.再计算协方差矩阵的特征值和特征向量，
3.对特征值从大到小进行排序，选出你需要的前l个特征值，以及对应的特征向量。
4.将挑选的前l个特征向量重新组合成特征矩阵
5.原有数据集（n*m）乘以新的特征矩阵，实现了降维。

（2）基于原理的python的实现方法
（3）利用python机器学习库scikit-learn如何快速调用PCA。

涉及的特征值和特征向量的基本知识见下图。

这篇文章写的不错，简单易理解。

https://finthon.com/python-pca/