原文:圖像處理——主成分分析

引言 . 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 所示, 圖 維度增加示意圖 . 解決方法 緩解維度遭難的一個重用途徑是降維。降維是通過某種數學變換,將原始高維屬性空間轉換為一個低維 子空間 ,在這個子空間中樣本 密度大幅度提高,距離計算也變得更為容易。 . 降維的可行性 數據樣本雖然是高維的,但與我們關心的也許僅是某個 ...

2018-08-21 21:48 1 2772 推薦指數:

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matlab實現成分分析(遙感圖像處理

數據說明:采用的數據源是從別人那里拷的2012年全年的Sea Surface Temperature(海標溫度,SST)數據,一直想找一份比較好的成分分析數據,也沒找到。 Matlab自身有成分分析的函數princomp,其中返回的第二個數據就是樣本經過K-L變換后的各個成分 ...

Tue Jan 12 06:37:00 CST 2016 4 10470
數字圖像處理-----成分分析PCA

成分分析PCA 降維的必要性 1.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。 2.高維空間本身具有稀疏性。一維正態分布有68%的值落於正負標准差之間,而在十維空間上只有0.02%。 3.過多的變量會妨礙查找規律 ...

Mon Jul 25 19:21:00 CST 2016 0 2193
成分分析

成分分析(Principal Component Analysis, PCA )是一種利用線性映射來進行數據降維的方法,並去除數據的相關性; 且最大限度保持原始數據的方差信息 線性映射,去相關性,方差保持 線性映射 \[F = \sum_{i=1}^{p}u_iX_i = u^{T ...

Thu Oct 28 19:21:00 CST 2021 0 150
成分分析

成分分析的原理 成分分析是將眾多的變量轉換為少數幾個不相關的綜合變量,同時不影響原來變量反映的信息,實現數學降維。 如何獲取綜合變量? 通過指標加權來定義和計算綜合指標: \[Y_1 = a_{11} \times X_1+a_{12} \times X_2 + ... +a_ ...

Sun Oct 17 06:16:00 CST 2021 0 224
成分分析

學習視頻:【強烈推薦】清風:數學建模算法、編程和寫作培訓的視頻課程以及Matlab 老師講得很詳細,很受用!!! 定義 成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA), 成分分析是一種降維算法,它能將多個指標轉換為少數幾 個成分,這些成分是原始變量的線性組合 ...

Tue Feb 11 06:15:00 CST 2020 0 860
成分分析(PCA)

基本概念 成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是研究如何將多指標問題轉化為較少的綜合指標的一種重要的統計方法,它能將高維空間的問題轉化到低維空間去處理,使問題變得比較簡單、直觀,而且這些較少的綜合指標之間互不相關,又能提供原有指標的絕大部分 ...

Fri May 03 04:13:00 CST 2019 0 535
成分分析(轉)

PCA的介紹,實例及繪圖 PCA的介紹 多元統計分析中普遍存在的困難中,有一個困難是多元數據的可視化。matlab的plot可以顯示兩個變量之間的關系,plot3和surf可以顯示三維的不同。但是當有多於3個變量時,要可視化變量之間的關系就很困難了。 幸運 ...

Mon Jan 25 09:01:00 CST 2016 0 3583
成分分析 —PCA

一.定義   成分分析(principal components analysis)是一種無監督的降維算法,一般在應用其他算法前使用,廣泛應用於數據預處理中。其在保證損失少量信息的前提下,把多個指標轉化為幾個綜合指標的多元統計方法。這樣可達到簡化數據結構,提高分信息效率的目的。   通常 ...

Tue Feb 12 21:48:00 CST 2019 0 588
 
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