PCA-Whitening 与 ZCA Whitening：有什么区别？

简介

简介

计算机视觉是一个令人着迷的领域，它有可能解决现实世界的问题并推动各个行业的进步。它结合了统计数学、计算机图形学和人工智能等尖端技术来处理和分析图像和视频。计算机视觉具有识别模式、跟踪对象和处理视觉数据的能力，有可能彻底改变医疗保健、交通运输和安全等行业，使其成为一个很酷且令人兴奋的技术领域。

在开始在下一个计算机视觉项目中创新世界之前，您可能需要考虑在构建模型之前优化模型的方法。这是数据预处理和降维通常完成的繁重工作。

预处理和降维是计算机视觉中的重要步骤，原因如下：

提高数据质量：预处理有助于清理原始数据并将其转换为更可用的格式。这可以包括消除噪音和异常值、纠正不一致性以及标准化数据。

提高效率：预处理和降维可以通过减少数据中的特征数量来帮助加快机器学习算法的训练。这也有助于降低过度拟合的风险，当算法试图过于接近训练数据时，就会发生过度拟合。

提高性能：降维可以通过删除冗余特征、使特征更易于区分以及降低数据复杂性来帮助提高机器学习算法的性能。这有助于使算法更加稳健和可靠。

推测

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数据矩阵和协方差矩阵

数据矩阵：

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