主成分分析PCA學習一條龍
轉自：https://yoyoyohamapi.gitbooks.io/mit-ml/content/%E7%89%B9%E5%BE%81%E9%99%8D%E7%BB%B4/articles/PCA.html
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1.有什麼功能？
進行資料降維，從n個特徵裡選出k個最具有代表性的，使資料損失降到最小，儘可能保有原來的資料特徵。
假設需要從n維降到k維，那麼需要找出k個n維向量，將原有的資料投影到k個n維向量構成的k維空間，並保證投影誤差足夠小。
比如下圖，就找到了2個3維向量，構成了一個二維平面，可將3維特徵進行投影。
2.演算法的步驟
1.先進行標準化，使資料的差值不那麼大：
//標準差你應該記得怎麼算的吧，就是根號下的方差。
2.計算協方差矩陣Σ：
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