pca降维后的数据怎么理解 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10章
图像的PCA降维原理？
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只有通过不断的归纳和及时的复习，所学的知识才能成为自己可以运用的能力。对于那些不够扎实、被遗忘的地方，我们需要在学习的过程中多思考、多总结，以文件的形式记录下来，转化为自己的东西。
如何学习大数据处理？
PCA是主成分分析技术，也称为主成分分析。主成分分析法又称主成分分析法，其目的是利用降维的思想将多个指标转化为多个综合指标。在统计学中，主成分分析是一种简化数据集的技术。这是一个线性变换。此转换将数据转换为新的坐标系，以便任何数据投影的第一个主方差位于第一个坐标（称为第一主分量）上，第二个主方差位于第二个坐标（第二主分量）上，依此类推。
pca是什么？
Python有以下发展方向：
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