PCA算法原理：为什么用协方差矩阵

PCA的理论知识以及与K-L变换的关系 PCA是主成分分析(Principal Components Analysis)的简称。这是一种数据降维技术，用于数据预处理。一般我们获取的原始数据维度都很高，那么我们可以运用PCA算法降低特征维度。这样不仅可以去除无用的噪声，还能减少很大的计算量。 K-L转换(Karhunen-Loève Transform)是建立在统计特性基础上的一种转换，它是均方差(

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