PCA(主成分分析)的简单理解
PCA(Principal Components Analysis)，它是一种“投影(projection)技巧”，就是把高维空间上的数据映射到低维空间。比如三维空间的一个球，往坐标轴方向投影，变成了一个圆。球是3维的，圆是2维的。在球变成圆的这个投影过程中，丢失了原来物体(球)的一部分“性质 ...
原文：PCA主成分分析的简单示例-opencv、python
pca：principal component analysis，常见的降维技术 生成一组多元正态分布的数据，两个随机分布的协方差矩阵：cov x,x cov x,y cov y,y cov y,x 展示出两个特征向量，一个是数据分布最大方向，也称第一主成分，另一个是方差方向，第二主成分。 利用opencv的PCAProject来旋转数据 当人，箭头方向是还是原来的 ...
2021-03-04 18:02 0 367 推荐指数：
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