圖像處理——主成分分析
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， ...
原文：數字圖像處理-----主成成分分析PCA
主成分分析PCA 降維的必要性 .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。 .高維空間本身具有稀疏性。一維正態分布有 的值落於正負標准差之間，而在十維空間上只有 . 。 .過多的變量會妨礙查找規律的建立。 .僅在變量層面上分析可能會忽略變量之間的潛在聯系。例如幾個預測變量可能落入僅反映數據某一方面特征的一個組內。 降維的目的： .減少預測變量的個 ...
2016-07-25 11:21 0 2193 推薦指數：
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