小さなシフトとスケールに不変のデータ分解方法？

次元を減らすために射影行列を推定するが、同じクラスからの元のデータのスケール、シフト、および回転がわずかに異なる場合に、ユークリッド距離の項で類似のベクトルを遠くに射影しない固有値に類似したデータ分解方法はありますか（2D場合）。

例えば、ECG分類問題の例。有酸素運動の周期は異なります。さらに、スケールとシフトはビート検出の精度に依存します。したがって、同じクラスに属する循環器は、その変動のために遠くに投影される可能性があります。

ECGについては、KarhunenLòeve変換（KLT）を使用した作業があります（Jager、et al。1992 ）。KLTテクニック（Povinelli、2005）で成功しました。