主成分分析（PCA）是一种统计学上的经典降维技术，其核心目标是通过线性变换将原始高维数据转换至一组新的正交基下，使得投影后的新坐标系中，数据方差依次递减，从而达到最大程度保留数据主要特征、剔除非主要冗余信息的目的。在计算机视觉领域，由于图像数据通常具有高维度特性，PCA的应用价值尤为凸显。例如，在图像压缩...