PCA主成分分析与K-L变换学习历程
PCA能够用于数据降维压缩。本质上是对一组多维数据进行坐标变换，从标准坐标变换到新的坐标系下，使得主要坐标轴上的份量的方差最大化，而后把份量方差较小的轴置零，达到降维的效果。对于图像处理来讲，一组类似的m×n的图像在标准坐标系下有m×n维，所以大部分维度是相关性很强的。如今要找到一个正交坐标系，使全部图像对应的向量都尽可能能分解在几个主成分坐标轴上（主成分坐标轴意味着向量在上面的份量方差最大），即
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