Python3入门机器学习
5.1 什么是PCA
主成分分析（Principal Component Analysis）
一个非监督的机器学习算法主要用于数据的降维通过降维，可以发现更便于人类理解的特征其他应用：可视化；去躁
所谓的均值归零（demean）就是所有的样本都减去这批样本整体的均值，变成如下的样子，样本的分布没有改变，只是坐标轴进行了移动，使得样本在每一个维度均值都是零： 此时方差的公式： 注意此时的xi是所有的样本点已经映射在了新的坐标轴上得到的新的样本。
总结主成分分析法的过程： ①.对所有的样本进行demean处理。 ②.我们想要求一个轴的方向 w = (w1, w2)，使得我们所有的样本映射到w以后有： 最大。 ③.此时对于X来说它可能有n个维度，在本例里有两个维度，它就是一个包含有两个数的向量，所以上式应写成： ④.由于对所有样本进行了demean处理，所以最终求得是： 经过以上推导，可变为：
