图像处理——主成分分析
1 引言 1.1 维度灾难 分类为例：如最近邻分类方法（基本思想：以最近的格子投票分类） 问题：当数据维度增大，分类空间爆炸增长。如图1所示， ...
原文：matlab实现主成分分析（遥感图像处理）
数据说明：采用的数据源是从别人那里拷的 年全年的Sea Surface Temperature 海标温度，SST 数据，一直想找一份比较好的主成分分析数据，也没找到。 Matlab自身有主成分分析的函数princomp，其中返回的第二个数据就是样本经过K L变换后的各个成分数据，第三个参数就是特征值大小。 第一个参数貌似是协方差矩阵，我还没看 PCA的基本原理： 一般图像的线性变换可以表示为： y ...
2016-01-11 22:37 4 10470 推荐指数：
相关推荐
主成分分析PCA的matlab实现
关于PCA的详细说明，参见：http://blog.sina.com.cn/s/blog_61b8694b0101jg4f.html 在此，我把我所用的matlab实现代码列举在此，比较简洁，并附有详细的注释。 训练数据的PCA处理： function [ mu,sigma,coeff ...
数字图像处理-----主成成分分析PCA
主成分分析PCA 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。 2.高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有0.02%。 3.过多的变量会妨碍查找规律 ...
Python遥感数据主成分分析
原文：http://www.cnblogs.com/leonwen/p/5158947.html 该算法由MatLab移植而来（具体参见上一篇博文）。但是最终输出结果却和MatLab不一致，经排查发现在进行调用两者内部函数eig进行求解特征值和特征向量的时候，两者特征值都一致 ...
主成分分析与matlab
https://blog.csdn.net/nanhaiyuhai/article/details/79304671 主成分分析又称主分量分析，由皮尔逊在1901年首次引入，后来由霍特林在1933年进行了发展。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分(即综合变量)的多元统计方法 ...
主成分分析(PCA)算法介绍及matlab实现案例
主成分分析经常被用做模型分类时特征的降维，本篇首先介绍PCA的步骤，并根据步骤撰写对应的MATLAB代码，最后指明使用PCA的步骤。 我们在做分类时，希望提取的特征能够最大化将数据分开，如果数据很紧密，模型就比较难将其分开，如果数据比较离散，那么就比较容易分开，换句话说，数据越离散，越容易分开 ...
matlab主成分分析PCA
参考资料： https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ，吕大兰 ...
主成分分析
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA ）是一种利用线性映射来进行数据降维的方法，并去除数据的相关性; 且最大限度保持原始数据的方差信息 线性映射，去相关性，方差保持 线性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...