PCA和白化练习之处理二维数据
在很多情况下，我们要处理的数据的维度很高，需要提取主要的特征进行分析这就是PCA（主成分分析），白化是为了减少各个特征之间的冗余，因为在许多自然数据中，各个特征之间往往存在着一种关联，为了减少特征之间的关联，需要用到所谓的白化（whitening）. 首先下载数据pcaData.rar，下面要对 ...
原文：PCA和白化练习之处理图像
第一步：下载pca exercise.zip，里面包含有图像数据 ，每一列代表一幅 的图像块，首先随见展示 幅： 第二步： 均值处理，确保数据均值为 或者接近 第三步：执行PCA，将原始数据映射到不同的特征向量方向上去 第四步：验证上面PCA计算出来结果是否正确，若果正确的话，映射后的数据的协方差就是一个对角矩阵，将这个对角矩阵可视化以后，可以看到矩形图中一条有颜色不同于背景色的对角线： 第五步： ...
2014-10-20 17:38 2 5529 推荐指数：
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