9.7. Заключение

В данной главе показано, что ортогональные преобразования можно использовать для сжатия данных. Основная идея заключалась в отбрасывании коэффициентов преобразования с относительно небольшими дисперсиями. Рассматривались примеры сжатия одномерных и двумерных массивов данных. Показано, что ПКЛ является оптимальным преобразованием для сжатия данных по отношению к критерию среднеквадратичной ошибки. Дисперсионный критерий рассматривался с помощью функции степени иска жений.

В гл. 10 будет показано, что дисперсионный критерий можно также использовать при выборе признаков и распознавании образов.