特徵提取——主成分分析PCA（K-L變換）及幾何解釋
在模式識別中接觸到K-L變換的時候懵懵懂懂的，只知道是特徵選擇，不知道究竟怎麼用，後來作圖像處理須要用到PCA，才發現和K-L變換時一夥的，再好好作作功課，把他們整理整理。git 預備知識： 維度災難：對於一組已知的樣本，存在特徵數目的最大維數當使用的特徵數目超過這個最大值時，分類器的性能不但不能獲得改善反而會退化。 性能 爲了不維度災難須要進行特徵降維spa 進行特徵降維的兩類方法：特徵選擇(
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