人臉識別之PCA 和 LDA

一.PCA     1.理論基礎（1） 在信號處理中認爲信號具有較大的方差，噪聲有較小的方差，信噪比就是信號與噪聲的方差比， 越大越好。因此我們認爲，最好的k維特徵是將n維樣本點轉換爲k維後，每一維上的樣本方差都很大。         結論：對協方差矩陣進行特徵值分解，得到的前k大特徵值對應的特徵向量就是最佳的k維新特徵，而且這k維新 特徵是正交的     2.理論基礎（2）        最小平

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