[PCL] PCA(Principal Component Analysis)
Nov 12, 2020
- 반지름 r 내에서 가까운 점군을 우선 구함.
- 기준 점과 가까운 주변 점과의 covariance (matrix).
- Covariance 행렬의 고유벡터 V와 고유값 람다에 대해 고유벡터, 고유 값 구함.
- 3차원 공간이므로 covariance 가 최대가 되도록 3개의 축을 잡아 PCA.
- 고유값이 큰 순서대로 고유벡터 3개가 기저가 되는 것으로 생각.
- 해당 point로 각 기저에 대한 projection.
- covariance 가 최대가 되어야 변환손실이 적은 것으로 판단.
