Pca首先
1.对数据进行去均值
2.构造一个基本的协方差矩阵1/m(X)*X^T
3对协方差矩阵进行变化，得到对角化矩阵，即对角化上有数值，其他位置上的数为0(协方差为0)，即求特征值和特征向量的过程
4.求得特征向量的单位化矩阵，单位化特征向量矩阵*原始数据（去均值后的）即降维操作,单位化特征向量的维度决定了降维的维度
以下是实际推导过程
实例求解过程
跟我学算法-PCA(降维)基本原理推导
原文：https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/9784657.html
