主成分分析（PCA）與Kernel PCA
本博客在之前的文章【1】中曾經介紹過PCA在圖像壓縮中的應用。其基本思想就是設法提取數據的主成分（或者說是主要信息），然後摒棄冗餘信息（或次要信息），從而達到壓縮的目的。本文將從更深的層次上討論PCA的原理，以及Kernel化的PCA。 首先我們來考察一下，這裏的信息冗餘是如何體現的。如下圖中的左圖所示，我們有一組二維數據點，從圖上不難發現這組數據的兩個維度之間具有很高的相關性。因爲這種相關性，我
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