【机器学习】PCA
目录 PCA 1. PCA最大可分性的思想 2. 基变换（线性变换） 3. 方差 4. 协方差 5. 协方差矩阵 6. 协方差矩阵对角化 7. PCA算法流程 8. PCA算法总结 ...
原文：机器学习笔记之PCA-SIFT总结
不多说，直接上干货 PCA SIFT算法在描述子构建上作了创新，主要是 将统计学中的主成分分析 PCA 应用于对描述子向量的降维，以提高匹配效率 。 PCA 的原理是：一般有效信号的方差大，噪声的方差小 通过PCA可以降维滤除噪声，保留信号。 算法分析 PCA SIFT与标准SIFT有相同的亚像素位置 sub pixel ，尺度 scale 和主方向 dominant orientations ...
2017-06-09 16:30 0 2367 推荐指数：
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