PCA在图像处理上的应用

PCA(Principal Component Analysis), 也就是主成分分析, 是数据分析的常用方法, 其原理是:　反映对象特征的多个属性往往存在线形相关，　所以可以找到一个合理的方法，　对此多个属性变换为线性无关的另一组属性，　变换后的属性个数小于最初的属性的个数，　也就是起到了数据降维的作用，　这样可以减少数据分析的复杂度. 自然, PCA在机器学习，计算机视觉和图像处理上，　也有重

>>阅读原文<<