PCA算法原理：爲什麼用協方差矩陣

PCA的理論知識以及與K-L變換的關係 PCA是主成分分析(Principal Components Analysis)的簡稱。這是一種數據降維技術，用於數據預處理。一般我們獲取的原始數據維度都很高，那麼我們可以運用PCA算法降低特徵維度。這樣不僅可以去除無用的噪聲，還能減少很大的計算量。 K-L轉換(Karhunen-Loève Transform)是建立在統計特性基礎上的一種轉換，它是均方差(

>>阅读原文<<