参考资料
PCA
https://blog.csdn.net/qq_38825002/article/details/81356377
LDA
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6249328.html
svm
https://blog.csdn.net/qq_42780025/article/details/92397765
如果特征的数量大到和样本数量差不多，则选用LR或者线性核的SVM；
如果特征的数量小，样本的数量正常，则选用SVM+高斯核函数；
如果特征的数量小，而样本的数量很大，则需要手工添加一些特征从而变成第一种情况。
实际上使用可以对多个核函数进行测试，选择表现效果最好的核函数。
模糊C均值聚类
https://blog.csdn.net/HUXINY/article/details/90607216
