只能说scikit-learn实在是太强大了，三言两语就能搞定PCA
1.函数原型及参数说明
sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False)
主要参数
n_components:
意义：PCA算法中所要保留的主成分个数n，也即保留下来的特征个数n
类型：int 或者 string，缺省时默认为None，所有成分被保留。
赋值为int，比如n_components=1，将把原始数据降到一个维度。
赋值为string，比如n_components='mle'，将自动选取特征个数n，使得满足所要求的方差百分比。
copy:
类型：bool，True或者False，缺省时默认为True。
意义：表示是否在运行算法时，将原始训练数据复制一份。若为True，则运行PCA算法后，原始训练数据的值不会有任何改变，因为是在原始数据的副本上进行运算；若为False，则运行PCA算法后，原始训练数据的 值会改，因为是在原始数据上进行降维计算。
whiten:
类型：bool，缺省时默认为False
意义：白化，使得每个特征具有相同的方差。
2.PCA属性
components_：返回具有最大方差的成分。
explained_variance_ratio_：返回 所保留的n个成分各自的方差百分比。
n_components_：返回所保留的成分个数n。
3.PCA对象的方法
fit(X,y=None)
fit()可以说是scikit-learn中通用的方法，每个需要训练的算法都会有fit()方法，它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法，此处y自然等于None。
fit(X)，表示用数据X来训练PCA模型。
函数返回值：调用fit方法的对象本身。比如pca.fit(X)，表示用X对pca这个对象进行训练。
fit_transform(X)
用X来训练PCA模型，同时返回降维后的数据。
newX=pca.fit_transform(X)，newX就是降维后的数据。
inverse_transform()
将降维后的数据转换成原始数据，X=pca.inverse_transform(newX)
transform(X)
将数据X转换成降维后的数据。当模型训练好后，对于新输入的数据，都可以用transform方法来降维。
PCA实例
#encoding = utf-8
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris
X=load_iris().data
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(X)
newX=pca.transform(X)
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