实现主成分分析
%　　Usage:
%　　　 [eigvector, eigvalue] = PCA(data, options)
%　　　 [eigvector, eigvalue] = PCA(data)
%
%　　　　　　 Input:
%　　　　　　　 data　　　 - Data matrix. Each row vector of fea is a data point.
%
%　　 options.ReducedDim　 - The dimensionality of the reduced subspace. If 0,
%　　　　　　　　　　　　 all the dimensions will be kept.
%　　　　　　　　　　　　 Default is 0.
%
%　　　　　　 Output:
%　　　　　　　 eigvector - Each column is an embedding function, for a new
%　　　　　　　　　　　　　 data point (row vector) x,　y = x*eigvector
%　　　　　　　　　　　　　 will be the embedding result of x.
%　　　　　　　 eigvalue　- The sorted eigvalue of PCA eigen-problem.
%
%　　Examples:
% 　　　　　　fea = rand(7,10);
%　　　　　 options=[];
%　　　　　 options.ReducedDim=4;
% 　　　　　　[eigvector,eigvalue] = PCA(fea,4);
%　　　　　 Y = fea*eigvector;
%