不确定这是否是提出这个问题的地方。
我对PCA的存储空间有疑问。
如果我们使用PCA压缩图像，
我们至少要存储 1）主要组件的数量 2）提取平均值的numpy数组
由于原始图像阵列大小和平均减去的数组大小相同。所需的存储量将是相同的，因此压缩在哪里？
答案 0 :(得分：1)
首先：使用PCA压缩图像是可能的，但是不可能（没有任何意义）没有损失。基本思想是最小化维度数量，同时最大化维持的方差。
假设您有n张尺寸为x * y的图像。
然后，您将计算一个大小为x * y的平均图像，您必须存储该图像。 此外，您可以使用前k个特征向量/主成分来减少维数。因此，您可以从x * y维度到k维度减少每个图像（基于您选择保留多少方差）。 最后，您需要存储前k个特征向量/主成分，这是一个大小为k *（x * y）的矩阵。
总结：您可以将大小为x * y的n张图像缩小为
a）n个大小为k的数组
b）尺寸为x * y的单个平均图像 c）包含前k个主成分的大小为k *（x * y）的矩阵这是否确实会导致压缩取决于您选择的k和图像数量。
虽然理论上可行，但这种压缩确实包含损失。