标签： image-processing machine-learning pca
主成分与特征值之间的关系是什么（在PCA中）？ 假设我已经分别计算了图像中两个区域的PCA，我们可以解释这两个区域的特征值吗？
答案 0 :(得分：0)
特征值的大小表示沿对应的特征向量的数据的方差程度。如果使用PCA进行降维，可以根据特征值选择要保留的特征向量。
如果您在两个独立区域上执行了PCA，则在所得到的特征分解之间不一定存在任何相关性。所有可能有用的是识别一些形状特征，例如通过允许您比较主要主轴与次要主轴的比率。
你真正的问题是什么？