一、PCA原理 PCA的原理就是將原來的樣本數據投影到一個新的空間中，相當於我們在矩陣分析里面學習的將一組矩陣映射到另外的坐標系下。通過一個轉換坐標，也可以理解成把一組坐標轉換到另外一組坐標系下，但是在新的坐標系下，表示原來的原本不需要那么多的變量，只需要原來樣本的最大的一個線性 ...

opencv基於PCA降維算法的人臉識別（att_faces） 一、數據提取與處理 二、PCA降低維度 PCA變換原理。在人臉識別過程中，一般把圖片看成是向量進行處理，高等數學中我們接觸的一般都是二維或三維向量，向量的維數是根據組成向量的變量 ...

　　前言： 　　PCA是大家經常用來減少數據集的維數，同時保留數據集中對方差貢獻最大的特征來達到簡化數據集的目的。本文通過使用PCA來提取人臉中的特征臉這個例子，來熟悉下在oepncv中怎樣使用PCA這個類。 　　開發環境 ...

有很多，而且分為線性降維和非線性降維，本篇文章主要講解線性降維中的主成分分析法(PCA)降維。顧名思義，就 ...

轉載請聲明出處：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA簡介 1. 相關背景 上完陳恩紅老師的《機器學習與知識發現》和季海波老師的《矩陣代數》兩門課之后，頗有體會。最近在做主成分分析和奇異值分解 ...

數據集中含有太多特征時，需要簡化數據。降維不是刪除部分特征，而是將高維數據集映射到低維數據集，映射后的數據集更簡潔，方便找出對結果貢獻最大的部分特征。 簡化數據的原因： 1、使得數據集更易使用 2、降低很多算法的計算開銷 3、去除噪聲 4、使得結果易懂 PCA：principal ...

　　PCA要做的事降噪和去冗余，其本質就是對角化協方差矩陣。 一.預備知識 　　1.1 協方差分析 　　對於一般的分布，直接代入E(X)之類的就可以計算出來了，但真給你一個具體數值的分布，要計算協方差矩陣，根據這個公式來計算，還真不容易反應過來。網上值得參考的資料也不多，這里用一個 ...

MATLAB實例：PCA降維 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. iris數據 5.1,3.5,1.4,0.2,1 4.9,3.0,1.4,0.2,1 4.7,3.2,1.3,0.2,1 ...