PCA大作业
一 程序运行平台：
PCA是在matlab2016a和python两个软件都有实现；源码内附word文档
MATLAB：https://download.csdn.net/download/strive_0902/10282607
python：https://download.csdn.net/download/strive_0902/10282616
二 设计思路
1、读取绿萝的数据，将txt文件的内容转化成23073x6的矩阵形式保存在Data中。
2、对样本进行中心化操作
3、得到新的数据，求协方差矩阵：
4、对Cx进行特征值分解
5、计算Y=PX。得到 ，其中每个向量是PCA经过到降维后的数据。
三 代码优化
由于绿萝的数据点是23073x6，在中心化操作时，首先设置一个for循环依次求取6个列的均值，然后每个元素减去自己对应的均值，这样的循环耗费时间，增加算法复杂性；在这里，我们调用matlab自带的函数C=bsxfun(fun,A,B)，两个数组A合B间元素逐个计算的二值操作，fun是函数句柄或者m文件，即：T = bsxfun(@minus, T, mean(T))，使得计算比较快。
四、实验结果图及分析
实验结果分为两个部分：PCA降维后的一二主元图和PC降维后的一二四主元图，每个部分都有旋转后的多角度图对比。如下图所示：前6张是MATLAB实现的结果图；后两张是python实现的结果图
