对于PCA，一直都是有个概念，没有实际使用过，今天终于实际使用了一把，发现PCA还是挺神奇的。
在OPENCV中使用PCA非常简单，只要几条语句就可以了。
1、初始化数据
//每一行表示一个样本
CvMat* pData = cvCreateMat( 总的样本数, 每个样本的维数, CV_32FC1 );
CvMat* pMean = cvCreateMat(1, 样本的维数, CV_32FC1);
//pEigVals中的每个数表示一个特征值
CvMat* pEigVals = cvCreateMat(1, min(总的样本数,样本的维数), CV_32FC1);
//每一行表示一个特征向量
CvMat* pEigVecs = cvCreateMat( min(总的样本数,样本的维数), 样本的维数, CV_32FC1);
2、PCA处理,计算出平均向量pMean,特征值pEigVals和特征向量pEigVecs
cvCalcPCA( pData, pMean, pEigVals, pEigVecs, CV_PCA_DATA_AS_ROW );
3、选出前P个特征向量(主成份),然后投影,结果保存在pResult中，pResult中包含了P个系数
CvMat* pResult = cvCreateMat( 总的样本数, PCA变换后的样本维数(即主成份的数目), CV_32FC1 );
cvProjectPCA( pData, pMean, pEigVecs, pResult );
4、 重构,结果保存在pRecon中
CvMat* pRecon = cvCreateMat( 总的样本数, 每个样本的维数, CV_32FC1 );
cvBackProjectPCA( pResult, pMean, pEigVecs, pRecon );
5、重构误差的计算
计算pRecon和pData的"差"就可以了.
使用时如果是想用PCA判断“是非”问题，则可以先用正样本计算主成分，判断时，对需要判断得数据进行投影，然后重构，计算重构出的数据与原数据的差异，如果差异在给定范围内，可以认为“是”。
如果相用PCA进行分类，例如对数字进行分类，则先用所有数据（0-9的所有样本）计算主成分，然后对每一类数据进行投影，计算投影的系数，可简单得求平均。即对每一类求出平均系数。分类时，将需要分类得数据进行投影，得到系数，与先前计算出得每一类得平均系数进行比较，可判为最接近得一类。当然这只是最简单得使用方法