Проблема с анализом главных компонентов

Я не уверен, что это подходящее место, но я иду:

У меня есть база данных 300 картинок в высоком разрешении. Я хочу вычислить PCA в этой базе данных, и до сих пор вот что я делаю: - преобразовываю каждое изображение в один вектор столбца - создаю матрицу всех моих данных (500x300) - вычисляю средний столбец и вычитаю его из моей матрицы, это дает мне X - вычислить корреляцию C = X ' X (300x300) - найти собственные векторы V и собственные значения D C. - матрица PCA задается как X V * D ^ -1 / 2 , где каждый столбец является основным компонентом

Это замечательно и дает мне правильный компонент.

Теперь я делаю тот же PCA в той же базе данных, за исключением того, что изображения имеют более низкое разрешение.

] Вот мои результаты, низкое разрешение слева и высокое разрешение справа. Вы видите, что большинство из них похожи, но НЕКОТОРЫЕ изображения не совпадают (те, которые я обвел)

Есть ли способ объяснить это? Мне нужно, чтобы в моем алгоритме были те же изображения, но одно с высоким разрешением, а другое с низким. Как я могу это сделать?

спасибо