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：PCA和白化練習之處理圖像
第一步：下載pca exercise.zip，里面包含有圖像數據 ，每一列代表一幅 的圖像塊，首先隨見展示 幅： 第二步： 均值處理，確保數據均值為 或者接近 第三步：執行PCA，將原始數據映射到不同的特征向量方向上去 第四步：驗證上面PCA計算出來結果是否正確，若果正確的話，映射后的數據的協方差就是一個對角矩陣，將這個對角矩陣可視化以后，可以看到矩形圖中一條有顏色不同於背景色的對角線： 第五步： ...
2014-10-20 17:38 2 5529 推薦指數：
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