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主成分分析（PCA）是最常用的线性降维方法
它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中
并期望在所投影的维度上数据的方差最大，以此使用较少的维度，同时保留较多原数据的维度
尽可能如果把所有的点都映射到一起，那么几乎所有的区分信息都丢失了，而如果映射后方差尽可能的大，那么数据点则会分散开来，特征更加明显。
PCA是丢失原始数据信息最少的一种线性降维方法，最接近原始数据
PCA算法目标是求出样本数据的协方差矩阵的特征值和特征向量，而协方差矩阵的特征向量的方向就是PCA需要投影的方向。使样本数据向低维投影后，能尽可能表征原始的数据。协方差矩阵可以用散布矩阵代替，协方差矩阵乘以（n-1）就是散布矩阵，n为样本的数量。协方差矩阵和散布矩阵都是对称矩阵，主对角线是各个随机变量（各个维度）的方差。
设有m条n维数据，PCA的一般步骤如下
将原始数据按列组成n行m列矩阵X
---计算矩阵X中每个特征属性（n维）的平均向量M（平均值）
---将X的每行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去M
---按照公式𝐶=1 / m(𝑋*𝑋)^T求出协方差矩阵
---求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量
---将特征向量按对应特征值从大到小按行排列成矩阵，取前k（k < n）行组成基向量P
---通过Y=PX计算降维到k维后的样本特征
计算40个点在3个维度上的平均向量
转化为二维空间分布