模式識別（Pattern Recognition）學習筆記（三十五）-- K-L變換與PCA

K-L變換的理論知識 K-L變換是除了PCA外的另外一種經常使用的特徵提取方法，它有不少種形式，最基本的形式跟PCA相似，它跟PCA的不一樣在於，PCA是一種無監督的特徵變換，而K-L變換可以考慮到不一樣的分類信息，實現有監督的特徵提取。函數 根據隨機過程當中的KL展開理論，將隨機過程描述爲無數個正交函數的線性組合，而在模式識別問題中，一般能夠將一個樣本當作是隨機向量的某一次實現結果，因此假設有一

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