weixin_51411330的博客

主成分分析（PCA）是一种多元技术，用于降低数据集的维数，同时尽可能多地保留数据中的信息。主成分分析的主要目的是为了降维，如果有个非常大的数据矩阵，例如n行m列的数据，直接观察数据信息是不可行的，用降维的方式可以观察到数据中的趋势，例如一个三维数据，就可以降维成二维平面数据，那么PCA分析就是要通过寻找一个最好的方式，使之能够最大还原数据原本的信息，又能是较低维度的数据。例如如下图：一个3D数据投影成2D数据，但是我们很难看出来原始数据是什么信息。

区域生长算法是在图像的感兴趣区域或目标区域选择一个点作为初始种子点，这个初始种子点通常为一个像素或一些像素点并在需要进行分割的范围内，然后在初始种子点邻域范围内搜索种子点，如果搜索到的种子点与初始种子点具有相似像素，那么将它们合并在一个区域内，然后将搜索到的种子点作为新的初始种子点重复上述过程，最终种子点区域将会越来越大，直到没有合适的种子点被搜索进来，当所有的种子点搜索判断结束，最后可以将图像的目标区域分割出来。与中值滤波不同的是，均值滤波采用的是线性的方法，通过平均整个区域的像素值来实现滤波功能。

记录自己的算法刷题之路，发现算法的美妙之处！从力扣第一题开始。