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：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 .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。 .高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有 的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有 . 。 .过多的变量会妨碍查找规律的建立。 .仅在变量层面上分析可能会忽略变量之间的潜在联系。例如几个预测变量可能落入仅反映数据某一方面特征的一个组内。 降维的目的： .减少预测变量的个 ...
2016-07-25 11:21 0 2193 推荐指数：
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