本文将介绍主成分分析 Principal Component Analysis,PCA 原理,并且它如何在分类问题中发挥降维的作用。译自 Feature extraction using PCA。 简介 本文将介绍主成分分析 Principal Component Analysis,PCA 原理,并且它如何在分类问题中发挥降维的作用。 在前面我们讲到过维度灾难,分类器容易对高维的训练集产生过拟合。 ...
2018-01-31 20:21 0 4808 推荐指数:
本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取——线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持 ...
PCA图像特征提取算法: PCA算法基于变量协方差矩阵对信息进行压缩和处理,通常用于数据降维,可将它用于图像矩阵降维,以降维后的矩阵为基础提取图像特征。当提取的图像特征维度比较高时,为了简化计算量以及存储空间,需要对这些高维数据进行一定程度上的降维,并尽量保证数据不失真。此外,PCA算法还可 ...
本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇,主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量。 In [1]: In [2]: ...
In [9]: ...
1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题: 1、 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余。 2、 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单,里面有三列,一列是对数学的兴趣程度,一列是复习 ...
opencv中sift特征提取的步骤 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里,并使用drawKeypoints在图中标识出来 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符,特征描述符是一个矩阵 ...
最近对PCA主成分分析做了一定的了解,对PCA基础和简单的代码做了小小的总结 有很多博客都做了详细的介绍,这里也参考了这些大神的成果: http://blog.sina.com.cn/s/blog_75e063c101014aob.html 这个博客opencv简单实现了PCA,对PCA ...