PCA——主成分分析
PCA（Principal Components Analysis）主成分分析是一个简单的机器学习算法，利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为由少量线性无关比变量表示的数据，实现降维的同时尽量减少精度的损失，线性无关的变量称为主成分。大致流程如下： 首先对给定数据集（数据是向量 ...
原文：主成分分析(PCA)
相对与网上很多人分享的有关PCA的经历，我第一次接触PCA却不是从人脸表情识别开始的，但我所在的实验室方向之一是人脸的研究，最后也会回到这个方向上来吧。 PCA principal components analysis 是一种非常有用的统计技术，它已经应用于人脸识别和图像压缩领域中，并且是高维数据计算模型的常用技术。简单说是把高维数据将成低维数据，比如 x 的矩阵降成 x 的。 从例子中也看得出 ...
2014-06-28 09:18 0 10749 推荐指数：
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