IPCA改进主成分分析法

主元分析在处理数据过程中会平等的对待每一维特征，即认为每一维特征的权重都是相等的，而在一些数据处理过程中这样做是不太恰当的。

而且数据标准化后还会存在信息丢失的问题, 会使得 PCA 特征提取的能力下降，所以结合Spearman/pearson为判定，对它特征向量赋以相应的权重

改进后的所获得的特征向量特征值更大，贡献率更好，降维效果更好。

matlab代码，含有部分注释；

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