1 引言 1.1 維度災難 分類為例:如最近鄰分類方法(基本思想:以最近的格子投票分類) 問題:當數據維度增大,分類空間爆炸增長。如圖1所示, ...
數據說明:采用的數據源是從別人那里拷的 年全年的Sea Surface Temperature 海標溫度,SST 數據,一直想找一份比較好的主成分分析數據,也沒找到。 Matlab自身有主成分分析的函數princomp,其中返回的第二個數據就是樣本經過K L變換后的各個成分數據,第三個參數就是特征值大小。 第一個參數貌似是協方差矩陣,我還沒看 PCA的基本原理: 一般圖像的線性變換可以表示為: y ...
2016-01-11 22:37 4 10470 推薦指數:
1 引言 1.1 維度災難 分類為例:如最近鄰分類方法(基本思想:以最近的格子投票分類) 問題:當數據維度增大,分類空間爆炸增長。如圖1所示, ...
關於PCA的詳細說明,參見:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61b8694b0101jg4f.html 在此,我把我所用的matlab實現代碼列舉在此,比較簡潔,並附有詳細的注釋。 訓練數據的PCA處理: function [ mu,sigma,coeff ...
主成分分析PCA 降維的必要性 1.多重共線性--預測變量之間相互關聯。多重共線性會導致解空間的不穩定,從而可能導致結果的不連貫。 2.高維空間本身具有稀疏性。一維正態分布有68%的值落於正負標准差之間,而在十維空間上只有0.02%。 3.過多的變量會妨礙查找規律 ...
原文:http://www.cnblogs.com/leonwen/p/5158947.html 該算法由MatLab移植而來(具體參見上一篇博文)。但是最終輸出結果卻和MatLab不一致,經排查發現在進行調用兩者內部函數eig進行求解特征值和特征向量的時候,兩者特征值都一致 ...
https://blog.csdn.net/nanhaiyuhai/article/details/79304671 主成分分析又稱主分量分析,由皮爾遜在1901年首次引入,后來由霍特林在1933年進行了發展。主成分分析是一種通過降維技術把多個變量化為少數幾個主成分(即綜合變量)的多元統計方法 ...
主成分分析經常被用做模型分類時特征的降維,本篇首先介紹PCA的步驟,並根據步驟撰寫對應的MATLAB代碼,最后指明使用PCA的步驟。 我們在做分類時,希望提取的特征能夠最大化將數據分開,如果數據很緊密,模型就比較難將其分開,如果數據比較離散,那么就比較容易分開,換句話說,數據越離散,越容易分開 ...
參考資料: https://wenku.baidu.com/view/239e277af02d2af90242a8956bec0975f465a484.html ,呂大蘭 ...
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA )是一種利用線性映射來進行數據降維的方法,並去除數據的相關性; 且最大限度保持原始數據的方差信息 線性映射,去相關性,方差保持 線性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...