PCA在图像处理上的应用

PCA(Principal Component Analysis), 也就是主成分分析, 是数据分析的经常使用方法, 其原理是:　反映对象特征的多个属性每每存在线形相关，　因此能够找到一个合理的方法，　对此多个属性变换为线性无关的另外一组属性，　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做用，　这样能够减小数据分析的复杂度. 天然, PCA在机器学习，计算机视觉和图像处理上，　

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