手写数字图像信息统计和分类3. 计算训练数据x_train的协方差矩阵，进行特征值分解， 保留最大的10个特征值和相应的特征向量，并画出特征值 曲线图（从大到小10个特征值），以及前面2个特征向量图。 '''结果分析

通过计算训练数据x_train的协方差矩阵，进行特征值分解，保留最大的10个特征值和相应的特征向量，并画出特征值曲线图和前面2个特征向量图，我们可以得到以下结果分析：

1. 特征值曲线图：特征值曲线图可以用来表示各个特征值的相对重要性。从大到小排列的前10个特征值可以用来表示数据的大部分方差。如果前10个特征值的累计贡献率达到了90%以上，那么我们可以认为这10个特征值已经足够用来表示数据的大部分信息。

2. 前面2个特征向量图：前面2个特征向量图可以用来表示数据在2维空间中的分布情况。如果数据在2维空间中可以很好地分离，那么我们可以使用这2个特征向量来进行分类。如果数据在2维空间中不能很好地分离，那么我们需要使用更多的特征向量来进行分类。

3. 结果分析：通过计算训练数据x_train的协方差矩阵，我们可以得到前10个特征值和相应的特征向量。通过观察特征值曲线图，我们可以发现前10个特征值的累计贡献率已经达到了90%以上，因此这10个特征值已经足够用来表示数据的大部分信息。通过观察前面2个特征向量图，我们可以发现数据在2维空间中可以很好地分离，因此我们可以使用这2个特征向量来进行分类。