主成分分析教程

-a tutorial on principle components analysis

Lindsay I Smith, February 26, 2002

第一章  引言

本教程为读者提供主成分分析（PCA）的基本原理。PCA是一种统计技术，应用于人面部识别和图像压缩，是在高维数据中提取模式的一种一般技术。

开始描述PCA之前，本教程首先向大家介绍一些相关的数学概念，包括标准差、协方差、特征矢量和特征值。这些背景知识与PCA章节直接相关，熟悉的读者可以直接跳过。

贯穿全教程的一些例子用来描绘讨论过的概念。如果需要进一步的信息，可以参阅由Howard Anton编著，John Wiley & Sons Inc出版的“Elementary Linear Algebra(5e)”（线性代数基础第五版）。

这里不支持公式，怎么办呢？

还是引用我原来的文章吧，http://jacobyuan.blog.sohu.com/148317731.html