PCA 是 Principal Component Analysis 的缩写，中文称为主成分分析法。它是一种维数约减（Dimensionality Reduction）算法，即把高维度数据在损失最小的情况下转换为低维度数据的算法。显然，PCA 可以用来对数据进行压缩，可以在可控的失真范围内提高运算速度。所谓损失最小就是从高维向低维映射的时候误差最小，低位空间的描述是向量组，k维空间就用k个向量..