图像pca降维原理 图像的PCA降维原理？
K-L变换是离散变换的缩写，也称为主成分变换（PCA）。它是多光谱图像X的线性组合，利用K-L变换矩阵a产生一组新的多光谱图像y，表达式如下：
y=ax
其中X是变换前多光谱空间的像素向量；
y是变换前Houde主成分空间的像素向量；
A是变换矩阵，是X空间中协方差矩阵∑X的特征向量矩阵的转置矩阵。
从几何角度看，变换后的主分量空间坐标系相对于原多光谱空间坐标系旋转一个角度，新坐标系的坐标轴必须指向数据信息量大的方向。就新谱带的主成分而言，它们包含了不同的信息，并呈现出下降的趋势。
建议大家看一下张峥、王艳萍、薛贵祥等主编的《数字图像处理与机器视觉》第十章
图像的PCA降维原理？
谢谢邀请。事实上，科学没有办法解决这个问题。因为这是科幻小说里的东西。事实上，在科幻三体中，是关于双向箔材是如何形成和制造的。没有答案。说白了，这只是刘慈欣想象出来的科学产品。不然为什么叫科幻？科幻小说就是这样。只要具有一定的科学性，就可以写出来，但没有必要写得像科学论文那样准确。只要不是公然违反科学，基本上可以提出来。事实上，在我的科幻小说中有很多这样的情节（见今年6月出版的《我的昵称》）。例如，在我的小说中，外星人利用反量子纠缠向人类发射物质。什么是反量子纠缠？我的小说只解释了这个东西是一个量子的东西，可以隐藏，但它没有解释它的原理。所以这是科幻小说。
那么，如果我们用科学原理来猜测双向箔片是由什么制成的，会有什么样的可能性呢？
现在我来做一些可能的推测。
1、无限斥力。
我想这是可能的事情。毕竟，我们知道黑洞的存在。黑洞的特征是它的引力。它能逃脱的力量是无限的。因此，即使是光也无法逃逸。这叫做黑洞。黑洞的原理是重力使时空弯曲。那么我们也可以猜测，两相叔叔可能是一个具有无限排斥力的东西。也许类似于黑洞的原理，它可以以某种方式坍缩，使其产生无限的排斥力，即反引力。面对任何物体都能产生无限的排斥能，这种排斥力的作用是它能把所有物质排斥到二维的程度。毕竟，你认为歌手也是一种神级文明。创造这样一个能量无限的东西并不是不可能的，它会使三维空间无限下降，最终到达二维空间。
2、维度转移
众所周知，在三体文明中，三体人自己发现微观世界有十一个维度。它们可以将一个维度扩展为两个维度，这意味着其他维度要么被它们消除，要么被它们转移。很自然，歌手文明，我们为什么不能这样做？答案是显而易见的。
这就是我的答案。我希望我能帮助你。
小说《三体》里，外星人用的将三维世界跌向二维世界的二向箔，在原理上最有可能怎么实现？
K-L变换是离散变换的缩写，也称为主成分变换（PCA）。
多光谱图像X的线性组合，利用K-L变换矩阵a产生一组新的多光谱图像y，表达式为：y=ax，其中X为变换前多光谱空间的像素向量；y为变换前霍德主成分空间的像素向量；a是变换矩阵，是X空间协方差矩阵∑X的特征向量矩阵的转置矩阵，从几何角度看，变换后的主分量空间坐标系相对于原多光谱空间坐标系旋转一个角度，新坐标系的坐标轴必须指向数据信息量大的方向。就新谱带的主成分而言，它们包含了不同的信息，并呈现出下降的趋势。建议大家看一下张政、王艳萍、薛贵祥等主编的《数字图像处理与机器视觉》第10章
图像数据降维pca，svd哪个好？
Python有以下发展方向：
除了基本的Python编程知识外，还需要熟悉numpy、pandas、pytables、blaze、dask等基本的python编程知识，你需要知道HTTP协议，简单的HTML等！除了基本的python编程知识，还需要熟悉spark等！除了基本的python编程知识，你还需要熟悉Django，HTTP，RSET，JSON，等等我的拖鞋拍平了，这是降维罢工
你已经解释清楚的过程，不知道你需要什么帮助。
耶鲁数据不知道存在哪些功能。如果主成分分析降到二维，这个特征空间描述是否足以区分不同的人脸？我从来没有用过它，只是一个简单的问题从来没有用过。似乎与PCA和LDA有一定关系。这似乎是一种映射降维。它似乎是一个非常简单的分类器。这样的分类器效果好不好。（如果你看你的二维特征空间，这似乎不是问题。）如果是二维人脸识别，我们可以先考虑子图像分割，然后创建子图像权重系数矩，然后子图像矩阵取高特征值，或者用DCT矩阵取大特征，利用特征值和权矩生成特征空间。然后利用模糊神经网络对数据进行训练，得到识别系统。或者你也可以用BP遗传算法，学校使用的ORL数据库似乎有90分以上的识别率。
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