X, y = create_data() #补全PCA算法 #求均值 #数据中心化 #协方差矩阵 Values,Vectors = #特征值和特征向量

可以使用以下代码补全PCA算法：

X, y = create_data() # 假设X为数据矩阵，y为标签向量

# 求均值
mean = X.mean(axis=0)

# 数据中心化
X_centered = X - mean

# 计算协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(X_centered.T)

# 计算特征值和特征向量
eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(cov_matrix)

# 对特征值进行排序，得到排序索引
sorted_indices = np.argsort(eigen_values)[::-1]

# 取出最大的k个特征向量
k = 2  # 假设要降到2维
topk_indices = sorted_indices[:k]
topk_vectors = eigen_vectors[:, topk_indices]

# 将数据降维到k维
X_pca = X_centered.dot(topk_vectors)

注：上述代码中的`np`是指`numpy`库。