坑
ICA，是投影后样本的 各个维度之间的独立性最大；
PCA，是投影后，样本的各个维度上的方差最大；
SVD的地位和特征值分解是一样的。属于矩阵分解的一种。可以用来找协方差矩阵的特征向量（说白了就是求解PCA的投影矩阵）。
