计算特征向量.直接在图像的协方差矩阵上进行PCA计算在计算量上是不可行的。如果图像比较小，如100 × 100的灰度图像，则每个图像是一个10000维空间的一个点，协方差矩阵 S 则具有10,000 × 10,000 = 10个元素。然而，协方差矩阵的秩受到训练图像的限制：如果有 "N" 个训练样本，则最多有 "N" − 1 个对应非零特征值的特征向量。如果训练样本的数目比图像的维数低，则可以通过如下方法简化主成份的计算。设 T 是预处理图像的矩阵，每一列对应一个减去均值图像之后的图像。则，协方差矩阵