1、什么是主成分分析法
PCA(PrincipalComponent Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特征。也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目。
2、为什么要做主成分分析
在很多场景中需要对多变量数据进行观测，在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是：多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。
如果对每个指标进行单独分析，其分析结果往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标会损失很多有用的信息，从而产生错误的结论。
因此需要找到一种合理的方法，在减少需要分析的指标同时，尽量减少原指标包含信息的损失，以达到对所收集数据进行全面分析的目的。由于各变量之间存在一定的相关关系，因此可以考虑将关系紧密的变量变成尽可能少的新变量，使这些新变量是两两不相关的，那么就可以用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就属于这类降维算法。
总结：
主成分分析方法（PCA），是数据降维算法。将关系紧密的变量变成尽可能少的新变量，使这些新变量是两两不相关的，即用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息，达到数据降维的效果。
所用到的方法就是“映射”：将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。我们要选择的就是让映射后样本间距最大的轴。
其过程分为两步：
最后就能转为求目标函数的最优化问题：
