http://m.blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401
PCA的思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征。尽可能的这k维特征覆盖了原始n维特征的信息。这k维是全新构建出来的特征，并不是原始的n维减去（n-k）维。
具体计算步骤：
1.计算n维特征的协方差矩阵；
2.计算协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；
3.找出k个最大的特征值及其对应的特征向量，将原始的m*n特征矩阵（默认原始样本数为m）乘以这n*k的特征向量矩阵，得到新的k维特征矩阵（m*k）。
具体涉及原理：1.最大方差理论 2.最小二乘法
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本文标题：pca原理
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