主成分分析（PCA）算法，K-L变换 角度
主成分分析（PCA）是多元统计分析中用来分析数据的一种方法，它是用一种较少数 量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法，它的本质实际上是K-L变换。PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维，我们知 道输入200*200大小的人脸图像，单单提取它的灰度值作为原始特征 ...
原文：K-L变换和 主成分分析PCA
一.K L变换 说PCA的话，必须先介绍一下K L变换了。 K L变换是Karhunen Loeve变换的简称，是一种特殊的正交变换。它是建立在统计特性基础上的一种变换，有的文献也称其为霍特林 Hotelling 变换，因为他在 年最先给出将离散信号变换成一串不相关系数的方法。K L变换的突出优点是它能去相关性，而且是均方误差 Mean Square Error，MSE 意义下的最佳变换。 下面 ...
2016-12-31 17:42 1 2190 推荐指数：
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