摘要：
摘要： PCA（Principal Component Analysis),称主成分分析，从统计学的角度来说是一种多元统计方法。PCA通过将多个变量通过线性变换以选出较少的重要变量。它往往可以有效地从过于“丰富”的数据信息中获取最重要的元素和结构，去除数据的噪音和冗余，将原来复杂的数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。近年来，PCA方法被广泛地运用于计算机领域，如数据降维、图像有损压缩、特征追踪等等。引言：在人脑的生理特征中，人脑对外界的认知手段多样，导致人获取的信息维数过高。如果人脑不对获取的信息进行降维处理，那么人脑对信息处理的效率和精准度都会下降，因此人脑对这些感知神经处理时，均通 阅读全文
