機器學習：PCA（高維數據映射為低維數據 封裝&調用）
# 每個主成分向量的長度與數據集的特征數一樣
# 主成分分析法的本質：將數據集從一個坐標系轉換到另一個坐標系，原坐標系有 n 個維度（n 中特征），則轉換的新坐標系也有 n 個維度，每個主成分表示一個維度，只是對於轉換後的坐標系，只取前 k 個維度（也就是前 k 個主成分），此 k 個維度相對於數據集更加重要，形成矩陣 Wk ；
# 將 n 維特征空間轉換為 k 維（此為降維的過程）：
原則：將 n 維的樣本數據轉換為 k 維的數據
操作：將數據集 X 的一個 n 維樣本，與矩陣 Wk 相乘，得到一個 k 維數據；
# 將 n 維數據集 X 降維為 k 維數據 Xk：X . WkT
# 將降維後的 k 維數據 Xk 恢復到 n 維數據 Xm ：Xk . Wk = Xm；
# 註：恢復後的數據集 X 已經不是原始的數據集了，因為在前期降維的過程回丟失原始數據集的信息，恢復數據集時，丟失的信息無法恢復；
# Xm 與原始數據 X 的區別：
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