PCA主成分分析的数学推导及基于PCA的人脸识别训练函数代码（Matlab）

目录

• 概述
• PCA数学推导
• 基于PCA的人脸识别训练函数实现（Matlab）
• 参考引用

概述

在最近的学习过程中，在数字信号处理课程中被要求深入掌握主成分分析（PCA）这一数学原理，并通过这一理论实现了人脸识别的代码。经过学习过程中的深入理解与思考，“PCA”作为一种降维技术，在特征提取方面表现出色。“PCA”主要用于从大量数据中提取具有代表性的特征向量；同时，“PCA”也能够有效地去除噪声干扰。“我在本帖中将对这一算法的基本工作原理进行详细阐述，并邀请大家一起交流学习，并对我的某些认识错误提出宝贵意见。

掌握一种技术。我认为必须遵循它的作用是什么、它的基本概念是什么以及它是如何工作的这三大步骤来系统地进行学习。因此，在深入研究主成分分析（PCA）之前，请确保先明确了解其核心作用。

举个例子 ：对于一个的商品，他可能具有很多属性，包括它的各种性能参数，它的价格，它的售后服务等等。如果这些指标都可以被量化和数字化的话，那一个商品就可以认为是一个包含了很多维度（性能，价格等）的一个数据，那和这个商品同种类的商品我们就可以看做一个很大的数据集。
现在作为顾客我需要从中挑选出一个最好的商品，但是此刻我去进行比较的话，就意味着有太多维度需要对比了，那我就在想能不能用某个指标（比如性价比）这一个维度去进行评判，这样我的工作量