Dimensionality Reduction（维度降低）
Data Compression（数据压缩）：e.g.Reduce data from 3D to 2D；Reduce data from 2D to 1D
Data Visualization（数据可视化）：一般将数据维度降低到2D或3D
Principal Component Analysis（主成分分析）
Principal Component Analysis problem formulation（主成分分析问题方程）
PCA algorithm
然后求解协方差矩阵，进一步获得Ureduce矩阵
Reconstruction from compressed representation（压缩数据还原重建）
Choosing the number of principal components（选择主成分数量K）
选择方法：
1.K值从1开始增加，循环计算PCA算法，直至满足要求（太过麻烦，可行性低）
2.使用协方差矩阵计算结果中的S矩阵
Advice for applying PCA（应用PCA的建议）
Bad use of PCA: To prevent overfitting（PCA不适用于减少过度拟合）
