PCA、SVD和協方差矩陣的關係
1、PCA ： Principle Component Analysis 主成分分析
2、SVD ： Singular Value Decomposition 奇異值分解
3、PCA在很多場合都有涉及，在資料紛繁難以選取時，一般都會採用PCA降維處理，值選取幾個主要的方向資料來進行分析。
比如，可將影象Image看作資料矩陣MxN，有N個特徵值，可以採用SVD分解，取特徵值最大的前x個特徵向量作為主向量，可以進行降維濾波；EPnP中選取控制點，除重心外，其它三個點是採用PCA選的。
4、關鍵點：資料要去中心處理。
5、參考文獻：
協方差矩陣定義 https://en.wikipedia.org/wiki/Covariance_matrix
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