機器學習實戰學習筆記5——主成分分析（PCA）
1.PCA演算法概述
1.1 PCA演算法介紹
主成分分析（Principal Component Analysis）是一種用正交變換的方法將一個可能相關變數的觀察值集合轉換成一個線性無關變數值集合的統計過程，被稱為主成分。主成分的數目小於或等於原始變數的數目。
1.2 PCA演算法原理
PCA的實質是在能儘可能好地代表原特徵的情況下，將原特徵進行線性變換，對映到低維空間。
1.3 PCA 演算法優缺點
（1）優點：
（2）缺點：
2.PCA演算法實現
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