深度解析K-L变换 及其 在特征识别中的应用

1.K-L变换定义、意义  K-L变换也常称为主成分变换(PCA)，是一种基于图像统计特性的变换，它的协方差矩阵除对角线之外的元素都是零(因此你们也叫它最佳变换)，消除了数据之间的相关性，从而在信息压缩方面起着重要做用。 在模式识别和图像处理中一个主要的问题就是降维，在实 际的模式识别问题中，咱们选择的特征常常彼此相关，在识别这些特征时，数量不少，大部分都是无用的。若是咱们能减小特征的数量，即减小

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