中文说明： 包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影一般有利于后续的分类。 SVM就是首先通过用内积函数定义的非线性变换，将输入空间变换到高维空间然后在这个空间中求广义的最优分类面
English Description：
It includes PCA, LDA dimension reduction method and SVM classifier;