请提供一种原理区别于Sklearn - PCA数据降维算法的PCA降维算法并给出对应python代码

一种原理区别于Sklearn-PCA数据降维算法的PCA降维算法是基于SVD（奇异值分解）的PCA算法。该算法通过对数据矩阵进行SVD分解，来获取数据的主成分。与Sklearn-PCA不同的是，该算法不需要对数据进行协方差矩阵的计算，从而避免了协方差矩阵可能出现的奇异性问题。

以下是基于SVD的PCA降维算法的Python代码：

import numpy as np

def SVD_PCA(X, n_components):
    # 对数据矩阵进行SVD分解
    U, s, V = np.linalg.svd(X)

    # 获取前n个主成分对应的特征向量
    components = V[:n_components]

    # 将数据投影到主成分上
    projected = X.dot(components.T)

    return projected

其中，X为数据矩阵，n_components为需要保留的主成分个数。函数返回的是降维后的数据矩阵。