散布矩陣的概念？在統(tǒng)計學和概率論中，散射矩陣是一個矩陣，其中每個元素是每個向量元素的協(xié)方差。它是從標量隨機變量到高維隨機向量的自然推廣。盡管散射矩陣非常簡單，但它在許多領(lǐng)域都是一個非常強大的工具。它可

散布矩陣的概念？

在統(tǒng)計學和概率論中，散射矩陣是一個矩陣，其中每個元素是每個向量元素的協(xié)方差。它是從標量隨機變量到高維隨機向量的自然推廣。盡管散射矩陣非常簡單，但它在許多領(lǐng)域都是一個非常強大的工具。它可以導出一個變換矩陣，可以完全去相關(guān)的數(shù)據(jù)。從不同的角度，也就是說，我們可以找到一組最佳的基，以緊湊的方式表示數(shù)據(jù)。（完整的證明請參考瑞利商）。這種方法在統(tǒng)計學中稱為主成分分析，在圖像處理中稱為Karhunen-loève變換。

什么是KLT變換？

你說的是KL轉(zhuǎn)型。我好像沒聽說過KLT變換?！皌”應(yīng)該是“transform”的縮寫。

KL transform是Karhunen-Loeve transform的縮寫。這是一種正交變換，常用于信號處理中，可以完全提取兩個信號之間的相關(guān)性。這被稱為“最好的轉(zhuǎn)變”。

如果只是從數(shù)學的角度來看，那就是找到一個正交矩陣來對角化實對稱矩陣。這個過程是找到特征值，特征向量，并正交和統(tǒng)一特征向量。。。這是一個線性代數(shù)。

人臉識別技術(shù)如何實現(xiàn)？

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