本文从奇异值分解的原理出发，从应用领域介绍了奇异值分解的性质和定义。并使用numpy、sklearn库实现了奇异值分解在简单场景的应用。

本文主要目的在于明确使用降维算法的原因以及简要了解主要降维算法及其在sklearn中的表现形式。从真实数据本身存在的问题出发，说明了在正式进行模型训练之前，进行数据预处理和特征工程的重要性。重点论述了作为特征提取子任务之一的降维方法：从数据分析的角度，降维能够保留数据的主要结构和信息，便于提升计算效率和可视化；从机器学习的角度，降维属于无监督学习的一种方法，可以用于监督学习的前处理。最后，简单列举

本文从奇异值分解的原理出发，从应用领域介绍了奇异值分解的性质和定义。并使用numpy、sklearn库实现了奇异值分解在简单场景的应用。

本文首先使用数形结合介绍了PCA的原理，推导了PCA的公式；之后介绍了实现PCA算法的两种具体方式；最后使用sklearn库应用了PCA对图像数据进行降维。