Метод главных компонент

Здравствуйте.

Ищу исходники реализации "метода главных компонент" с примерами.

Задача. Есть выборка данных - примерно 1000 точек, для каждой 9 значений каждого типа (координат).
Требуется уменьшить размерность с 9-ти до, желательно 2-х, 3-х мерного пространства. Насколько я помню Вышку - для этого надо выбрать самые большие собственные (или сингулярные) числа матрицы (первые несколько штук в порядке убывания), и соответствующие им собственные вектора. Этим можно будет определить, какие девяти значеий лучше характеризуют разброс данных в пространстве.
Далее в задачах будет поворот точек в выбранный базис и графическое представление результатов, но это тема другого разговора.