主成分分析（PCA）算法，K-L變換 角度
主成分分析（PCA）是多元統計分析中用來分析數據的一種方法，它是用一種較少數 量的特征對樣本進行描述以達到降低特征空間維數的方法，它的本質實際上是K-L變換。PCA方法最著名的應用應該是在人臉識別中特征提取及數據維，我們知 道輸入200*200大小的人臉圖像，單單提取它的灰度值作為原始特征 ...
原文：K-L變換和 主成分分析PCA
一.K L變換 說PCA的話，必須先介紹一下K L變換了。 K L變換是Karhunen Loeve變換的簡稱，是一種特殊的正交變換。它是建立在統計特性基礎上的一種變換，有的文獻也稱其為霍特林 Hotelling 變換，因為他在 年最先給出將離散信號變換成一串不相關系數的方法。K L變換的突出優點是它能去相關性，而且是均方誤差 Mean Square Error，MSE 意義下的最佳變換。 下面 ...
2016-12-31 17:42 1 2190 推薦指數：
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