主成分分析（PCA）算法，K-L变换 角度

主成分分析（PCA）是多元统计分析中用来分析数据的一种方法，它是用一种较少数 量的特征对样本进行描述以达到下降特征空间维数的方法，它的本质其实是K-L变换。PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维，咱们知 道输入200*200大小的人脸图像，单单提取它的灰度值做为原始特征，则这个原始特征将达到40000维，这给后面分类器的处理将带来极大的难度。著名 的人脸识别Eigenface算法

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