主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)

1. Concept

        PCA是一个降维的算法，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。

        降维完成之后，PCA找到的每个新特征向量就叫做“主成分”，而被丢弃的特征向量被认为信息量很少，这些信息很可能就是噪音。

2. 主成分的个数(K的值)

        PCA就是找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据

3. scikit-learn APIs

后面再更新

References:

[1] 原创 | 一文读懂主成分分析 - 知乎

[2] 主成分分析（Principal components analysis，PCA） - 知乎