圖像特徵提取之--PCA方法

引言 PCA是Principal Component Analysis的縮寫，也就是主成分分析。也是用於降維經常使用的一中方法。PCA 主要用於數據降維，對於高維的向量，PCA 方法求得一個 k 維特徵的投影矩陣，這個投影矩陣能夠將特徵從高維降到低維。投影矩陣也能夠叫作變換矩陣。新的低維特徵必須每一個維都正交，特徵向量都是正交的。經過求樣本矩陣的協方差矩陣，而後求出協方差矩陣的特徵向量，這些特徵向

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