这篇文章给大家介绍如何理解PCA算法过程，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
前言
PCA，即主成分分析，是一种数据降维的方法,旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标,降低数据维数，从而实现提升数据处理速度的目的。
流程
1.数据标准化处理。
先按列计算数据集X的均值Xmean，然后Xnew=X−XmeanXnew=X−Xmean进行归一化处理。
2.求解矩阵Xnew的协方差矩阵。
3. 计算协方差矩阵的特征值和相应的特征向量。
4.将特征值按照从大到小的排序，选择其中最大的k个，然后将其对应的k个特征向量分别作为列向量组成特征向量矩阵。
5.计算降维后的数据集，即将归一化的数据集投影到选取的特征向量矩阵上，这样就得到了我们需要的已经降维的数据集。
个人理解
PCA算法的核心降维其实就是把高维的数据选取一组组基底（即协方差矩阵计算出特征向量）进行分解，这个基底要让高维分解的数据尽量包含更多的信息（方差：数据更分散；协方差：线性无关），毕竟高维数据变成低维数据肯定要损失一些信息，我们要让它的损失降到最小。我们选取包含更多信息的基底可得到对样本起决定性作用最大的前K个特征（特征矩阵）。最后我们只需要把测试的样本进行降维操作（投影）后和一个个降维后人脸样本（投影）进行做差，若差值小于某个我们设定的数值（阈值），我们则可以认为是同一个人脸。
优缺点
1.优点
1）它是无监督学习，无参数限制的。
2）PCA对数据降维的同时也对新求出的特征值进行排序，根据所设置的阈值进行根据重要性程度的排列，可以达到在降维的同时最大程度保留原有信息。
3）各个主成分之间正交，无原始数据之间的互相影响。
2.缺点
1）贡献率小的成分有时含有样本的重要信息。
2）如果我们对所识别对象有一定认识，掌握了一些特征，无法通过参数的设置来干预。
3）非高斯分布的情况下，PCA方法得出的主元可能不是最优的。
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