Hi everyone, 我最近在做CNN特征的分类任务，用PCA做了降维处理，目前有一些阶段性结果想和大家交流下：

• 从CNN不同层提取特征后，我用**Principal Component Analysis（PCA）**进行降维，使用的是本地的降维工具箱（未添加外部链接）。
• 训练集包含11232张图像，单张图像的特征维度为6532，对应的特征矩阵尺寸是11232×6532。
• 我提取了累计方差占比Top 90%的主成分，之后用SVM训练模型，最终得到的分类精度是81.73%，这个表现我觉得还算可以接受。

不过现在在处理测试数据的时候碰到了状况——测试集包含2408张图像，单张特征维度同样是6532——[原内容未说明具体问题，若补充细节可以进一步讨论]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Addee