PCA和白化練習之處理二維數據
在很多情況下，我們要處理的數據的維度很高，需要提取主要的特征進行分析這就是PCA（主成分分析），白化是為了減少各個特征之間的冗余，因為在許多自然數據中，各個特征之間往往存在着一種關聯，為了減少特征之間的關聯，需要用到所謂的白化（whitening）. 首先下載數據pcaData.rar，下面要對 ...
原文：詳解2D-PCA （二維PCA）
傳統的一維PCA和LDA方法是在圖像識別的時候基於圖像向量，在這些人臉識別技術中， D的人臉圖像矩陣必須先轉化為 D的圖像向量，然后進行PCA或者LDA分析。缺點是相當明顯的： 一 轉化為一維之后，維數過大，計算量變大。 二 主成分分析的訓練是非監督的，即PCA無法利用訓練樣本的類別信息。 三 識別率不是很高。 本文介紹的是 DPCA， DPCA顧名思義是利用圖像的二維信息。 DPCA算法簡介 ...
2013-03-28 19:28 1 3024 推薦指數：
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PCA算法詳解
PCA PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一種常用的數據分析方法。PCA通過線性變換將原始數據變換為一組各維度線性無關的表示，可用於提取數據的主要特征分量，常用於高維數據的降維。網上關於PCA的文章有很多，但是大多數只描述了PCA的分析過程 ...
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主成分分析（PCA）原理詳解
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PCA 降維算法詳解 以及代碼示例
轉載地址：http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463 1. 前言 PCA ： principal component analysis ( 主成分分析) 最近發現我的一篇關於PCA算法總結以及個人理解的博客的訪問量比較 ...
PCA與LDA
一、為什么要降維： 1、避免維數災難，高維情況下容易產生過擬合 2、特征之間如果存在明顯的相關性（也叫共線性），此時就需要降維 3、降維可以提取數據中的有效信息，去除噪音數據 4、降維可以降低數據的復雜性，減少模型的訓練時間 5、可以方便對數據進行可視化處理，因為維 ...