实现主成分分析算法。 算法步骤如下： Step 1: 对所有样本进行标准化使得样本的均值为0，标准差为1 Step 2: 计算样本的协方差矩阵: 𝐗𝐗𝑇/𝑁 ，其中 𝑁 为样本个数 Step 3: 对协方差矩阵 𝐗𝐗𝑇/𝑁 做奇异值分解（或特征值分解） Step 4: 取最大的 𝑑 个特征值所对应的特征向量 𝐰1,⋯,𝐰𝑑 输出: 投影矩阵 𝐖=[𝐰1,⋯,𝐰𝑑]

以下是主成分分析算法的 Python 实现代码：

import numpy as np

def PCA(X, n_components):
    # Step 1: 对所有样本进行标准化
    X_mean = np.mean(X, axis=0)
    X_std = np.std(X, axis=0)
    X = (X - X_mean) / X_std

    # Step 2: 计算协方差矩阵
    cov_mat = np.cov(X, rowvar=False)

    # Step 3: 奇异值分解并取前 n_components 个特征向量
    U, S, V = np.linalg.svd(cov_mat)
    components = V[:n_components]

    # 输出投影矩阵
    return components.T

其中，`X` 是一个二维矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个特征，`n_components` 表示要保留的主成分个数。该函数返回一个二维矩阵，每行表示一个特征向量，即投影矩阵。

你可以根据需要修改代码来适应不同的数据集和参数。