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特征提取
在模式识别和图像处理中一个主要的问题就是降维，在实际模式识别问题中，选择的特征经常彼此相关，在识别这些特征时，数量很多，大部分都是无用的。如果我们能减少特征的数量，即减少特征空间的维数，那么我们将以更少的存储和计算复杂度获得更高的准确性。
KL变换是一种常用的特征提取方法，在消除模式特征之间的相关性、突出差异性方面有最优的效果。
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