主分量分析(PCA ) 是统计学中分析数据的一种有效的方法, 可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间, 因而 可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中, 用PCA 法提取图像的形状特征, 能够较好地满足识别 层的输入要求。在识别层研究了3 种识别方法: 最近邻法则、BP 网络及协同神经网络方法, 均取得了满意的实验效果。-Principal component analysis (PCA) is a statistical analysis of data in a

主成分分析法，主要用在光谱处理上的，包括可见和近红外光谱，对于其他的一些统计学数据也比较适用，包括原数据和处理后的数据-Principal component analysis (pca), mainly used on spectrum processing, including visible and near infrared spectrum, and is also applicable for other statistical data