matlab 代码：
% PCA dimensionality reduction
%lores 的行数表示原始数据的维数， 列数表示数据的个数
C = double(lores * lores');
[V, D] = eig(C);
D = diag(D); % perform PCA on features matrix
D = cumsum(D) / sum(D);
k = find(D >= 1e-3, 1); % ignore 0.1% energy
V_pca = V(:, k:end); % choose the largest eigenvectors' projection
lores = V_pca' * lores;
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