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上传时间: 2009-11-27
详细说明： 利用PCA算法提供了一个高维和低维间的线性变换矩阵，这个变换矩阵可以通过求取协方差矩阵的特征向量获 得而无需其它参数。PCA可逆的线性变换矩阵对截断的误差在均方差意义下最小的特点，即以各维特征欧氏距离上的重建误差和最小为目标，平均对待每一维特征，来截取图像一部分能量，以降低获取数据的维数，提高识别的速度，同时尽可能地提高精度。
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