机器学习-无监督特征学习-PCA

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA)

数据的原始特征往往会存在维度过高，维度之间存在冗余性等问题。通常的解决办法是进行降维，PCA是最常用的数据降维方法。

推导1：拉格朗日乘数法

推导2：利用实对称矩阵的性质

我们设X的协方差矩阵为C。Y的协方差矩阵为D。我们的目标就是让D为对角阵，并且对角线上元素大。