本文將介紹主成分分析 Principal Component Analysis,PCA 原理,並且它如何在分類問題中發揮降維的作用。譯自 Feature extraction using PCA。 簡介 本文將介紹主成分分析 Principal Component Analysis,PCA 原理,並且它如何在分類問題中發揮降維的作用。 在前面我們講到過維度災難,分類器容易對高維的訓練集產生過擬合。 ...
2018-01-31 20:21 0 4808 推薦指數:
本文簡單整理了以下內容: (一)維數災難 (二)特征提取——線性方法 1. 主成分分析PCA 2. 獨立成分分析ICA 3. 線性判別分析LDA (一)維數災難(Curse of dimensionality) 維數災難就是說當樣本的維數增加時,若要保持 ...
PCA圖像特征提取算法: PCA算法基於變量協方差矩陣對信息進行壓縮和處理,通常用於數據降維,可將它用於圖像矩陣降維,以降維后的矩陣為基礎提取圖像特征。當提取的圖像特征維度比較高時,為了簡化計算量以及存儲空間,需要對這些高維數據進行一定程度上的降維,並盡量保證數據不失真。此外,PCA算法還可 ...
本篇blog是利用Python進行文章特征提取的續篇,主要介紹構建帶TF-IDF權重的文章特征向量。 In [1]: In [2]: ...
In [9]: ...
1. 問題 真實的訓練數據總是存在各種各樣的問題: 1、 比如拿到一個汽車的樣本,里面既有以“千米/每小時”度量的最大速度特征,也有“英里/小時”的最大速度特征,顯然這兩個特征有一個多余。 2、 拿到一個數學系的本科生期末考試成績單,里面有三列,一列是對數學的興趣程度,一列是復習 ...
opencv中sift特征提取的步驟 使用SiftFeatureDetector的detect方法檢測特征存入一個向量里,並使用drawKeypoints在圖中標識出來 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符,特征描述符是一個矩陣 ...
最近對PCA主成分分析做了一定的了解,對PCA基礎和簡單的代碼做了小小的總結 有很多博客都做了詳細的介紹,這里也參考了這些大神的成果: http://blog.sina.com.cn/s/blog_75e063c101014aob.html 這個博客opencv簡單實現了PCA,對PCA ...