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首先第一个问题，什么是降维？提到降维，我们就不得不提各种综合评价方法。随便举个比例，比如说你现在在看我的经验时，你所在的城市。你所在的城市有很多指标，比如说，GDP、人口、人均收入、城市面积、绿化程度，等等。现在你可以想想，有很多和你一起看经验的小朋友，大家都在不同的城市。那么，我们如何比较城市之间的好坏呢？
看图我们可以发现，不同城市的排名。那么这个排名又是如何产生的呢？这就需要用到数据降维。
如果我们可以把不同的数据如：GDP、人口、人均收入、城市面积、绿化程度，等等。综合成一个数据不就可以达到比较的目的了吗？主成分分析就可以做到！END
PCA就是主成分分析法，首先不要把他想的太难，如果用数学推倒的话，可能需要涉及最小二乘法、SVD分解等等较难的知识，但是好在如果只是想要使用主成分分析的话，借助计算机一步步操作就可以了，是很方便快捷的。我就会更新如何利用软件完成主成成分分析的具体步骤的经验，本条经验还是注重理解。
观察下图，我们可以看到数据中有很多的点，这些点都是用两个坐标表示的，正如我前文所说的。我们很多时候需要用一个数字来直观地反应大小关系。
现在想想一下，如果我们把图片旋转一下，如下图所示，当我们旋转到某一个位置时，让每个点的横坐标的平方和最大（此处使用的方法是最小二乘法），这时的x的坐标值就是主元1的值，通常我们做比较的时候用的呢就是主元1。
很多朋友会觉得主成分分析法迷糊的原因，还有一个就是，为啥还有主元2、3、4、5之类的，这时咋回事呢？还是观察我刚才画的草图，其实让他们x的坐标最大，其实对应的就是让他们y的坐标最小化啊！他们的y坐标不就是主元2吗。再举个例子，比较房子好坏的时候，如果我们考虑距市中心远近、朝向，这时数据是2维的，就能算出不同房子的主元1和主元2，如果再加上一个小区绿化比率，就能算出主元3，但要注意的是，我们通常考虑主元1就可以了，主元2和主元3包含的有效信息已经比较少了，如果你发现主元2也很大，这时可能就要考虑主元2了，但实际上分离出的主元越少越好，这就是指标有效性评价范畴的知识了，会扩展很多，会在以后进行更新。
创作经验的主要目的就是为了脱离数学来用直觉理解问题。有了直觉其实就可以使用了，当你把每个数学知识都用直觉掌握之后，其实推导你也就能看懂了，循序渐进。
看完了之后自己也要多思考，最好能给其他人也讲一讲，如果给其他人也能将明白，说明你也就真的懂了