PCA最主要的用途是用来减少特征向量的数目，N个特征向量 减小到 K个特征向量。如果为了可视化，k可以使3 或者 2。这样可以加速算法的学习速度。

　　PCA用来压缩图像同一有效。

　　具体方式以及原理在gitlab上，学习源来自 stanford的machine learning 公开课。

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