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转载请声明出处。by watkins song
鉴于本文比较混乱， 所以写了一个新的PCA的详细介绍， 请参见： http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463
两篇文章各有侧重， 对照看效果更加 o(∩∩)o..
PCA的一些基本资料
最近因为最人脸表情识别，提取的gabor特征太多了，所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维。
本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维，但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤波，这样提取的特征足足有64*64*5*8这么多，如果图像稍微大一点，比如128*128的图像，那么直接提取的特征就会几十万，所以不降维的话直接用SVM训练分类器是非常困难的。
所以在这段时间我就学习了一下PCA降维的基本原理和使用方法，网上给出的资料都比较乱，而且很不清楚，经过这几天的学习和测试，终于把调理弄清楚了，给大家分享一下，下面只是我对于PCA的个人理解，肯定有不对的地方，还请各位大牛多多指教。
下面先给出一下PCA的资料地址，都是我收集的：
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