主成分法的代码写得挺简洁的，尤其适合想快速上手 PCA 的你。思路也清晰：先规范化，再搞协方差矩阵，就求特征值和特征向量。核心主成分一眼就能挑出来，投影重构那块也挺好理解的。

PCA 的核心就是把高维数据“压扁”，但又不丢太多信息，挺适合图像压缩、特征提取这些场景。线性方法虽老但好用，配合 MATLAB 的pca函数，用起来效率也不低。

比如下面这段代码：

%创建一个数据矩阵
X = [1 2 3 4 5;1 3 2 5 4];
X = X';
[coeff, ~, latent] = pca(X);
[i] = max(latent);
P = coeff(:,i);
Y = P'*X;

用起来直观，coeff就是方向，latent是你要找的方差，Y就是低维结果。

哦对，pca还会顺带给你一些别的东西，比如explained（每个主成分的贡献率）和mu（均值），这些也挺有用。

如果你是做图像或机器学习的，尤其经常碰高维数据，PCA 可以说是你绕不开的工具。想试试更复杂的，还可以搭配深度稀疏自动编码器一起玩。

不过要注意哦，PCA 是线性的，对非线性关系不太敏感。如果你数据太复杂，像是生物信号或语音这种，可以考虑用 EEMD 或者其他非线性降维。

想拓展学习的，也可以看看这些资源： PCA 特征提取的 Matlab 实现、 特征值与特征向量详解、 人脸特征提取案例。

如果你正好在用 MATLAB 高维数据，或者在训练模型前想做点特征筛选，真的可以拿来试试，响应也快，效果也蛮稳。