我现在有一个对象列表，每个列表的对象属性分别为‘名称’，‘作者’，‘类型’，‘价格’，我想使用JAVA语言写一个PCA分类对新插入的对象进行分类，得出每个新增对象的类型，请帮我写一个实现算法的程序和测试新对象的代码

好的，我可以帮您实现一个简单的PCA分类算法，并提供相应的Java程序。

首先，PCA分类算法的实现需要借助于矩阵计算库，这里我们选择使用Java矩阵计算库Jama。如果您还没有安装该库，请按照以下步骤进行安装：

1. 下载Jama库jar包：https://math.nist.gov/javanumerics/jama/Jama-1.0.3.jar
2. 将Jama-1.0.3.jar文件复制到您的项目中
3. 在您的Java程序中导入Jama库：

import Jama.*;

有了Jama库的支持，我们就可以开始实现PCA分类算法了。以下是一个简单的PCA分类算法实现：

public class PCA {
    private Matrix X; // 数据矩阵
    private int n; // 数据维度
    private int k; // 降维后的维度
    private Matrix U; // 主成分矩阵
    private double[] mean; // 数据均值

    public PCA(double[][] data, int k) {
        this.X = new Matrix(data);
        this.n = data[0].length;
        this.k = k;
        this.mean = new double[n];

        // 计算数据均值
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            double sum = 0;
            for (int i = 0; i < X.getRowDimension(); i++) {
                sum += X.get(i, j);
            }
            mean[j] = sum / X.getRowDimension();
        }

        // 中心化
        for (int i = 0; i < X.getRowDimension(); i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                X.set(i, j, X.get(i, j) - mean[j]);
            }
        }

        // 计算协方差矩阵
        Matrix cov = X.transpose().times(X).times(1.0 / X.getRowDimension());

        // 计算特征值和特征向量
        EigenvalueDecomposition eig = cov.eig();
        Matrix V = eig.getV();

        // 取前k个特征向量组成主成分矩阵
        U = V.getMatrix(0, n-1, 0, k-1);
    }

    // 对新数据进行分类
    public int classify(double[] newData) {
        // 中心化
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            newData[j] -= mean[j];
        }

        // 投影到主成分空间
        Matrix Y = new Matrix(newData, 1).times(U);

        // 计算距离
        double minDist = Double.MAX_VALUE;
        int minIndex = -1;
        for (int i = 0; i < X.getRowDimension(); i++) {
            Matrix Yi = new Matrix(X.getMatrix(i, i, 0, n-1).getArray(), 1).times(U);
            double dist = Y.minus(Yi).norm2();
            if (dist < minDist) {
                minDist = dist;
                minIndex = i;
            }
        }

        // 返回分类结果
        return (int) X.get(minIndex, n-1);
    }
}

该算法的实现分为两个部分：PCA模型训练和新数据分类。在模型训练阶段，我们需要将原始数据中心化，计算协方差矩阵的特征值和特征向量，选取前k个特征向量作为主成分矩阵。在新数据分类阶段，我们将新数据中心化后投影到主成分空间，并计算与训练数据的距离，最后返回距离最近的训练数据的类型。

以下是一个简单的测试样例代码：

public class TestPCA {
    public static void main(String[] args) {
        // 原始数据
        double[][] data = {
            {1, 1, 1, 0},
            {2, 2, 2, 0},
            {1, 1, 3, 0},
            {5, 5, 5, 1},
            {6, 6, 6, 1},
            {5, 5, 7, 1}
        };

        // 新数据
        double[] newData = {3, 3, 3, 0};

        // 训练PCA模型
        PCA pca = new PCA(data, 2);

        // 对新数据进行分类
        int type = pca.classify(newData);

        // 输出分类结果
        System.out.println("New data type: " + type);
    }
}

在这个测试样例中，我们使用一个4维的数据集，其中前3维为属性（名称、作者、类型），最后一维为类型标签（0或1）。我们使用该数据集训练一个PCA模型，选取前2个特征向量作为主成分矩阵，然后对一个新的数据进行分类，输出分类结果。

您可以根据自己的数据集和需要修改相应的代码，以实现您的分类需求。希望能对您有所帮助！