PCA(Principal Component Analysis）主成分分析法的數學原理推導
1、主成分分析法PCA的特點與作用如下：
(1)是一種非監督學習的機器學習算法
(2)主要用於數據的降維
(3)通過降維，可以發現人類更加方便理解的特征
(4)其他的應用：去燥；可視化等
2、主成分分析法的數學原理主要是利用梯度上升法來最優化目標函數，即利用梯度上升法來求取效用函數的最大值，其具體的數學原理推導過程如下所示：
對於以上的函數，因為梯度的向量化表示我們已經求得，因此，我們便可以通過梯度上升法求取函數的最大值！