特徵選擇和提取（二）Karhunen-Loeve變換

全稱：Karhunen-Loeve變換（卡洛南-洛伊變換）前面討論的特徵選擇是在一定準則下，從n個特徵中選出k個來反映原有模式。這種簡單刪掉某n-k個特徵的做法並不十分理想，因爲一般來說，原來的n個數據各自在不同程度上反映了識別對象的某些特徵，簡單地刪去某些特徵可能會丟失較多的有用信息。如果將原來的特徵做正交變換，獲得的每個數據都是原來n個數據的線性組合，然後從新的數據中選出少數幾個，使其儘可能多

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