全称：Karhunen-Loeve变换（卡洛南-洛伊变换）前面讨论的特征选择是在一定准则下，从n个特征中选出k个来反映原有模式。这种简单删掉某n-k个特征的做法并不十分理想，因为一般来说，原来的n个数据各自在不同程度上反映了识别对象的某些特征，简单地删去某些特征可能会丢失较多的有用信息。如果将原来的特征做正交变换，获得的每个数据都是原来n个数据的线性组合，然后从新的数据中选出少数几个，使其尽可能多地反映各类模式之间的差异，而这些特征间又尽可能相互独立，则比单纯的选择方法更灵活、更有效。K-L变换就是一种适用于任意概率密度函数的正交变换。
离散的有限K-L展开式的形式
设一连续的随机实函数x(t)，
，则x(t)可用已知的正交函数集{φj(t), j=1,2,…}的线性组合来展开，即：
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