PCA 分类用于神经细胞放电分类：用金属或者硅基微电极插入活体动物的大脑或者神经核团，可以记录到神经细胞的放电，即动作电位 AP(Action Potential)，或者称为峰电位 Spike。通常一个电极记录到的信号来自多个临近的神经细胞，为了把这几个细胞的 AP 区分出来，要进行 Spike Sorting。Sorting 之后的 AP 序列分别归类到单个神经细胞，进行下一步的定量分析，寻找神经细胞放电和外界刺激以及行为的关系。这是神经电生理研究的重要方法，1981 年获得诺贝尔生理与医学奖的 Hubel 和 Wiessel 采用这种神经记录方法开创了视觉神经编码研究的新领域。所附数据文件 spikewave.mat 中包括 5376 个 spike 波形，每个波形长度 40 个采样点。
- 把这些 spike 波形叠画在一起，观察并描述它们的可分性；
- 用 PCA 方法把这些 spike 分别降维到 2 维和 3 维空间，并画出来
- 在 2 维和 3 维空间分别采用合适的类方法把它们分成合理类别，这些类别就对应于临近的神经细胞放电。
- 把 Spike sorting 之后的波形按照神经细胞归类，用不同颜色再次叠画在一起，观察并描述它们的波形在类内和类间的差异