总结一下PCA的算法步骤:
设有m条n维数据。
1)将原始数据按列组成n行m列矩阵X
2)将X的每一行(代表一个属性字段)进行零均值化,即减去这一行的均值
3)求出协方差矩阵C=\frac{1}{m}XX^\mathsf{T}
4)求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量
5)将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵,取前k行组成矩阵P
6)Y=PX即为降维到k维后的数据