子空间拟合（Subspace Fitting）是一种在信号处理和机器学习领域常用的数据处理技术。它通过在多个数据样本中寻找一个低维的子空间，使得这些样本在这个子空间中能够被较好地表示。具体来说，子空间拟合具有以下特点：
1. 数据降维：通过将高维数据映射到一个低维子空间，减少数据维度，从而简化问题，提高计算效率。
2. 数据去噪：子空间拟合可以去除数据中的噪声，提取出有用的信息。
3. 数据分类：在分类问题中，可以将不同类别的样本映射到不同的子空间，从而提高分类的准确性。
子空间拟合的主要步骤如下：
1. 选择合适的子空间模型：常见的子空间模型包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、独立成分分析（ICA）等。
2. 计算子空间：根据选择的模型，计算得到子空间。
3. 映射数据：将原始数据映射到计算得到的子空间。
4. 分析结果：根据映射后的数据进行分析，如降维、去噪、分类等。
子空间拟合在许多领域都有广泛的应用，如图像处理、语音识别、生物信息学等。在图像处理中，子空间拟合可以用于图像去噪、人脸识别等；在语音识别中，可以用于说话人识别、说话人自适应等。
