PCA降维 一.原理 这篇文章总结的不错PCA的数学原理。 PCA主成分分析是将原始数据以线性形式映射到维度互不相关的子空间。主要就是寻找方差最大的不相关维度。数据的最大方差给出了数据的最重要信息。 二.优缺点 优：将高维数据映射到低维，降低数据的复杂性，识别最重要的多个特征 不足 ...

PCA主成分分析算法，是一种线性降维，将高维坐标系映射到低维坐标系中。 如何选择低维坐标系呢？ 通过协方差矩阵的特征值和特征向量，特征向量代表坐标系，特征值代表映射到新坐标的长度。 算法步骤： 输入：样本集D={x1,x2,...,xm}； 　　　低维空间维数k 第一步：将样本集中心化 ...

sklearn LDA降维算法 LDA(Linear Discriminant Analysis)线性判断别分析，可以用于降维和分类。其基本思想是类内散度尽可能小，类间散度尽可能大，是一种经典的监督式降维/分类技术。 sklearn代码实现 测试结果 ...

1、从几何的角度去理解PCA降维 　　以平面坐标系为例，点的坐标是怎么来的？ 　　　　 　　　　　　　　图1 图2 　　如上图1所示 ...

sklearn中调用PCA算法 PCA算法是一种数据降维的方法，它可以对于数据进行维度降低，实现提高数据计算和训练的效率，而不丢失数据的重要信息，其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示： ...

因子分析-降维算法LDA/PCA 因子分析是将具有错综复杂关系的变量（或样本）综合为少数几个因子，以再现原始变量和因子之间的相互关系，探讨多个能够直接测量，并且具有一定相关性的实测指标是如何受少数几个内在的独立因子所支配，并且在条件许可时借此尝试对变量进行分类。 因子分析的基本思想 根据变量 ...

　　前言： 　　PCA是大家经常用来减少数据集的维数，同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的。本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子，来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类。 　　开发环境 ...

opencv基于PCA降维算法的人脸识别（att_faces） 一、数据提取与处理 二、PCA降低维度 PCA变换原理。在人脸识别过程中，一般把图片看成是向量进行处理，高等数学中我们接触的一般都是二维或三维向量，向量的维数是根据组成向量的变量 ...