解释：[D_sort, idx] = sort(diag(D), 'descend');%抽取对角线特征值并排序 V_sort = V(:, idx); V_new = V_sort(:, 1:nu); W = data_zero_mean * V_new;

这段代码是基于特征值分解的PCA降维算法的实现。

首先，对特征值矩阵D进行对角线提取，得到特征值向量D_sort，并对其进行降序排列，同时记录特征值在原特征值矩阵D中的位置，得到索引向量idx。

然后，将特征向量矩阵V按照D_sort排列，得到排列后的特征向量矩阵V_sort，并选取前nu个特征向量，得到新的特征向量矩阵V_new。

最后，将原始数据矩阵data_zero_mean乘以新的特征向量矩阵V_new，得到降维后的数据矩阵W。

具体解释如下：

- V：特征向量矩阵，每一列是一个特征向量。
- D：特征值矩阵，对角线上的元素是特征值。
- diag：MATLAB中的函数，可以返回矩阵的对角线元素向量。
- sort：MATLAB中的排序函数，可以对向量、矩阵等进行排序。
- 'descend'：降序排列的方式。
- D_sort：排列后的特征值向量。
- idx：排列后的特征值在原特征值矩阵D中的索引向量。
- V_sort：排列后的特征向量矩阵。
- nu：需要保留的主成分个数。
- V_new：选取前nu个特征向量得到的新的特征向量矩阵。
- data_zero_mean：零均值化后的数据矩阵。
- W：降维后的数据矩阵。