模式识别（五）特征生成-1

Karhunen-Loveve变换 KL变换用于维数降低，维数降低可以大大降低计算量。KL变换是通过线性变换，将空间映射到另外空间，然后可以在另外空间进行维数裁剪，去掉影响较小的维，从而降低维数。 假设由x映射到y，变换为A，即有 其中R_y就是对角矩阵。然后可通过选择对应最小特征值的向量来作为新的维，从而降低维数。 奇异值分解 奇异值分解被广泛用于矩阵计算，其可以提取矩阵中非零元素，降低矩阵计算

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