统计模式识别的原理与方法
1统计模式识别的原理与方法简介 1.1 模式识别 什么是模式和模式识别？ 广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式；狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息；把模式所属的类别或同一类中 ...
原文：【模式识别】PCA原理、推导及实现
目录 主成分分析 .前提知识：矩阵的线性变换 .PCA算法推导 .PCA算法步骤 .PCA的一些补充 .PCA的MATLAB实现 主成分分析 主成分分析 Principal Component Analysis, PCA 是一种线性的特征提取方法，同时也是一种线性的降维 dimensionality reduction 方法. PCA的原理推导可以从两方面进行 begin cases 最大化方差 ...
2020-09-01 17:25 0 457 推荐指数：
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PCA数学推导及原理（转）
原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/26951643 在多元统计分析中，主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大 ...
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§1.1 模式识别的基本概念 一、广义定义 1、模式：一个客观事物的描述，一个可用来仿效的完善的例子。 2、模式识别：按哲学的定义是一个“外部信息到达感觉器官，并被转换成有意义的感觉经验”的过程。 例：识别热水、字迹等 二、狭义的定义 1、模式 ...