机器学习之主成分分析（PCA）1.PCA的数学基础1.1线性代数基础1.1.1向量与矩阵的表示1.1.2矩阵的特征值与特征向量1.2协方差矩阵1.2.1定义与性质1.2.2在PCA中的作用2.PCA的理论概述2.1主成分的定义2.1.1方差最大化的原则2.1.2正交性与主成分正交性2.2降维原理