施密特正交化公式（Schmidt orthogonalization）是一种经典的线性代数数学方法。多维数据分析中，经常需要处理高维数据。而施密特正交化公式可以帮助我们快速地计算出一组正交的基底向量，简化了高维数据的处理难度。
在建立某些数学模型时，数据经常会存在于一个高维的空间中。施密特正交化公式可以将这些数据映射到一个或多个正交基上，从而降低数据的复杂度，让我们更容易地理解数据、发掘数据背后的信息。
除了在数学领域中有广泛的应用，施密特正交化公式还在计算机视觉、时间序列分析等领域中得到了广泛的应用。在计算机视觉中，施密特正交化公式可用于特征提取、图像分类等任务中。在时间序列分析中，该公式可用于提取主成分，发现时间序列的规律与趋势。
