模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（三十五）-- K-L变换与PCA

K-L变换的理论知识 K-L变换是除了PCA外的另外一种经常使用的特征提取方法，它有不少种形式，最基本的形式跟PCA相似，它跟PCA的不一样在于，PCA是一种无监督的特征变换，而K-L变换可以考虑到不一样的分类信息，实现有监督的特征提取。函数 根据随机过程当中的KL展开理论，将随机过程描述为无数个正交函数的线性组合，而在模式识别问题中，一般能够将一个样本当作是随机向量的某一次实现结果，因此假设有一

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