1.为了快速演示，我在数据中截取了前 30 个特征，你可以自行设定。
2.运行 shujv.m
3.打开 spa.m 点击绿色三角下的黑色小三角输入参数
Xcal,ycal:你要进行降维的数据
Xval,yval:交叉验证的数据，如果不需要交叉验证两个参数为空，如图。
m_min,m_max:设定需要降维后的数据维度的范围，即降维后维度最小为 m_min，最大为
m_max。
autoscaling:是否自动定量-> 1 (yes) or 0 (no)。
4.降维结果
左图表示选择 8 个维度时 RMSE 最小，之后虽然维度增加，但 RMSE 降幅很小，类似于梯
度下降中梯度收敛。
右图中红色方框标记标记对应的维度就是我们降维度后最终选择的维度。
