為什麼對一些矩陣做PCA得到的矩陣少一行？
很多時候會出現把一個N*M的矩陣做pca（對M降維）之後卻得到一個M*(M-1)矩陣這樣的結果。之前都是數學推導得到這個結論，但是，
今天看到一個很形象的解釋：
Consider what PCA does. Put simply, PCA (as most typically run) creates a new coordinate system by (1) shifting the origin to the centroid of your data, (2) squeezes and/or stretches the axes to make them equal in length, and (3) rotates your axes into a new orientation. (For more details, see this excellent CV thread:
With this in mind, let's examine @amoeba's example. Here is a data matrix with two points in a three dimensional space:
X=[121212]Let's view these points in a (pseudo) three dimensional scatterplot:
So let's follow the steps listed above. (1) The origin of the new coordinate system will be located at (1.5,1.5,1.5)
With N=2 data, we can fit (at most) N−1=1 principal components.
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2D 點對 求解基礎矩陣 F 本質矩陣E 單應矩陣 H 進而求 旋轉矩陣 R 和 t
*對極幾何 求解 兩組單目相機 2D影象 間的 旋轉平移 矩陣 * 2D 點對 求 兩相機的 旋轉和平移矩陣 * 空間點 P 兩相機 畫素點對 p1 p2 兩相機 歸一化平面上的點對 x1 x2 與P點對應 * 相機內參數 K 兩鏡頭旋轉平移矩陣 R t 或者 變換矩陣 T
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