一、介绍
PCA（principal component analysis）就是主分量分析，是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。通过数据降维可以实现数据的压缩，同时方便数据分析和提高算法的处理速度。PCA的原理就是通过正交变换，最大化样本协方差阵的对角元素，最小化非对角元素。但是PCA应用本身是基于一定假设的：
1.线性。即特征的变换是线性变换，作用有限，目前也有非线性的特征变换kernel PCA。
2.处理的数据分布式服从指数族概率密度函数，即能通过均值和协方差来表征数据的分布，因为只有在这个情况下信噪比和协方差矩阵才能表示噪声和数据冗余。（好在实际应用中常见的数据是服从高斯分布或近似高斯分布）。
