PCA在图像压缩和图像识别的区别

PCA(principle component analysis)主要用于数据降维，消除数据间的相关性，经过协方差求得特征空间，将数据集映射到特征空间，可实现图像压缩和提取特征的目的。数组 一、图像压缩测试 一幅图像可经过像素堆叠的方式来用高维数组来表示，如m*n大小的图像可用mn大小的数组表示。mn*1 x 1*mn相乘获得的协方差矩阵为mn * mn ，远远大于原图像大小，所以不能实现压缩目的

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