主成分分析能有效找出数据中最主要的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。步骤：①列出观测资料矩阵X，②计算样本相关矩阵R③)计算R的特征值和特征向量-求正交变换，④计算贡献率及累计贡献率，确定主成分个数，建立主成分方程，⑤解释各主成分的意义⑥计算各样本的主成分坐标y，⑦计算负荷量表。应用： 在计算机视觉学领域可应用于数据表示、模式识别...