摘要：
在图形识别方面,主成分分析(Principal Comonents Analysis,PCA)算是比较快速而且又准确的方式之一,它可以对抗图形平移旋转的事件发生,并且藉由主要特征(主成分)投影过后的数据做数据的比对,在多个特征信息里面,取最主要的K个,做为它的特征依据,在这边拿前面共变量矩阵的数据来做沿用,主成分分析使用的方法为计算共变量矩阵,在加上计算共变量矩阵的特征值及特征向量,将特征值以及所对应的特征向量排序之后,取前面主要K个特征向量当做主要特征,而OpenCV也可以对高维度的向量进行主成分分析的计算。PCA（principal component analysis）翻译过来就是主分. 阅读全文
摘要：
原理：进行缩放的原因和使用神经网络时的考虑是一样的，由于RBF网络中采用样本数据的欧式距离来计算。主要优点就是避免数值范围较大的属性控制数值范围较小的属性。另一个优点就是避免计算时的numerical difficulties. 因为核值通常依赖特征向量的内积(inner product)，而较大的属性值可能导致numerical问题。因此推荐把每个属性缩放到[-1, 1]或者[0, 1]之间，而且前一个范围要比后一个好，即对列向量进行规范化，其详细解释和计算公式见http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/neural-nets/part2/中的“Should I sta 阅读全文