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PCA（主成分分析）是降维中最经典的方法，其推导求解的常用两种方法包括最大方差理论（样本点到超平面的投影都尽可能分开）以及最小平方误差理论（样本点到超平面的距离都足够近），以上两种方法都需要进行严格意义上的数学推导，而本文想从另一个角度——相似矩阵的几何意义——直观理解PCA坐标变换的选取。1.相似矩阵的几何意义以三维向量空间为例，任何一个向量v⃗\vec{v}v都可以用一组基向量的某个线性组...