特征选择和提取（二）Karhunen-Loeve变换
全称：Karhunen-Loeve变换（卡洛南-洛伊变换）前面讨论的特征选择是在一定准则下，从n个特征中选出k个来反映原有模式。这种简单删掉某n-k个特征的做法并不十分理想，因为一般来说，原来的n个数据各自在不同程度上反映了识别对象的某些特征，简单地删去某些特征可能会丢失较多的有用信息。如果将原来的特征做正交变换，获得的每个数据都是原来n个数据的线性组合，然后从新的数据中选出少数几个，使其尽可能多
