机器学习基础（六十二）—— 白化

我们可以使用 PCA 降低数据维度。在一些算法中还需要一个与之相关的预处理步骤，这个预处理过程称为白化（一些文献中也叫 sphering）。

举例来说，假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，所以用于训练时输入是冗余的。白化的目的就是降低输入的冗余性；更正式的说，我们希望通过白化过程使得学习算法的输入具有如下性质：

(i) 特征之间相关性较低；

(ii) 所有特征具有相同的方差。