TCA（迁移成分分析）是迁移学习领域中的一种经典方法，由中国香港科技大学的杨强教授团队提出，并首次在AAAI-09上展示

TCA的核心思想是将源域和目标域的数据一起映射到一个高维的再生核希尔伯特空间，以最小化源域和目标域的数据距离，同时最大程度地保留它们各自的内部属性。与PCA（主成分分析）类似，PCA处理的是单一数据集，将数据从高维空间映射到低维空间，而TCA处理的是两个不同分布的数据集（源域和目标域），将它们映射到同一低维空间。 TCA的主要步骤如下：首先计算由MMD（最大均值差异）引入的矩阵L和中心矩阵H，然后选择常用的核函数进行映射求得核矩阵K，最后求解(KLK + μI)^(-1)KHK的前m个特征值，得到降维后的源域和目标域矩阵。 通过TCA的映射，源域和目标域的数据在新的低维空间中的距离被最小化，这有助于改善迁移学习的效果，尤其是在源域和目标域数据分布不同的情况下。因此，TCA在迁移学习中具有重要的应用价值。