【機器學習】PCA
目錄 PCA 1. PCA最大可分性的思想 2. 基變換（線性變換） 3. 方差 4. 協方差 5. 協方差矩陣 6. 協方差矩陣對角化 7. PCA算法流程 8. PCA算法總結 ...
原文：機器學習筆記之PCA-SIFT總結
不多說，直接上干貨 PCA SIFT算法在描述子構建上作了創新，主要是 將統計學中的主成分分析 PCA 應用於對描述子向量的降維，以提高匹配效率 。 PCA 的原理是：一般有效信號的方差大，噪聲的方差小 通過PCA可以降維濾除噪聲，保留信號。 算法分析 PCA SIFT與標准SIFT有相同的亞像素位置 sub pixel ，尺度 scale 和主方向 dominant orientations ...
2017-06-09 16:30 0 2367 推薦指數：
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； 降維：X_reduction = pca.transform ( X ) 升維：X_ ...
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