PCA、SVD和协方差矩阵的关系

1、PCA ： Principle Component Analysis 主成分分析

2、SVD ： Singular Value Decomposition 奇异值分解

3、PCA在很多场合都有涉及，在数据纷繁难以选取时，一般都会采用PCA降维处理，值选取几个主要的方向数据来进行分析。

比如，可将图像Image看作数据矩阵MxN，有N个特征值，可以采用SVD分解，取特征值最大的前x个特征向量作为主向量，可以进行降维滤波；EPnP中选取控制点，除重心外，其它三个点是采用PCA选的。

4、关键点：数据要去中心处理。

5、参考文献：

协方差矩阵定义 https://en.wikipedia.org/wiki/Covariance_matrix

PCA与SVD关系 https://stats.stackexchange.com/questions/134282/relationship-between-svd-and-pca-how-to-use-svd-to-perform-pca