主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。
它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推终固胶侵晶田括松。
主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。
主成分分析的运作：
获取数据集，计算数据的协方差矩阵，计算特征值和特征向量除以马地降练防间治望合协方差矩阵，选择主成分，从选定的组件构造新的特征数据集。
iris数据集是本块文中的目标数据集。数据有4个特征或变量; 或矩阵代数中的4维。并且，1个目标向量显示依赖于4个特征的花的类型。所以，问题在于四维。4D并不多，但会尝试将其缩小为2D以说明PCA。
