画像分類における主成分分析：レビュー

主成分分析（PCA）は、さまざまな人工知能/機械学習アプリケーションにおけるデータの次元削減の重要な手法と考えられています。最も重要なアプリケーションの1つはコンピュータビジョンまたは画像分類です。PCAの画像分類における利点と重要性から、次元を削減するだけでなく、高次元のデータセットに隠れた重要な特徴や支配的な特徴を見つけるためにも使用されます。これにより、PCAは画像分類において非常に高い精度の結果を得るための最適な手法の1つとなります。本論文では、画像分類におけるPCAの応用に関する最近の研究のいくつかをレビューします。この記事は、異なる特性と画像情報を持つさまざまなデータセットをカバーしています。さらに、論文では、評価指標、データセット、目的、および含まれる記事の計算時間を削減して精度を向上させるための可能な改善点の詳細をリストにすることに貢献しています。