主成分分析（PCA）

1、主成分分析的目的在于降维，使用最少的数据来表示一个样本。让方差大的维度或者说特征来代表样本。

3、获得协方差矩阵，用于计算变量间的关系。获得主要变量及其组合。c=cov(transpose(data))eigvalues,eigvectors=linalg.eig(c)indexes=argsort(eigvalues)indexes=indexes[::-1]eigvectors=eigvectors[:,indexes]eigvalues=eigvalues[indexes]eigvectors=eigvectors[:,:k]

6、可以通过改变k值，变换数据，压缩数据。可视化图形如下。