输入训练数据集T

输出PCA回归模型

算法详细步骤：

1. 记原始数据矩阵为X，计算数据的协方差矩阵 $\Sigma$ ；

2. 计算协方差矩阵的特征值；

3. 提取较高的几个特征值所对应的特征向量，单位化后构成矩阵记为 $\mu$ ；

4 对数据进行降维处理，计算 ${\mu }^{\text{T}}X$ ；

5. 交叉验证选择最终模型。