PCA主成分分析與K-L變換學習歷程
PCA能夠用於數據降維壓縮。本質上是對一組多維數據進行座標變換，從標準座標變換到新的座標系下，使得主要座標軸上的份量的方差最大化，而後把份量方差較小的軸置零，達到降維的效果。對於圖像處理來講，一組類似的m×n的圖像在標準座標系下有m×n維，所以大部分維度是相關性很強的。如今要找到一個正交座標系，使全部圖像對應的向量都儘可能能分解在幾個主成分座標軸上（主成分座標軸意味着向量在上面的份量方差最大），即
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