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 ...

PCA算法 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是最常用的一種降維方法，通常用於高維數據集的探索與可視化，還可以用作數據壓縮和預處理等。PCA可以把具有相關性的高維變量合成為線性無關的低維變量，稱為主成分。主成分能夠盡可能保留原始數據的信息。PCA的計算 ...

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 ...

參考：菜菜的sklearn教學之降維算法.pdf!! PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定義或者最小化投影誤差定義)是一種無監督算法，也就是我們不需要標簽也能對數據做降維，這就使得其應用范圍更加廣泛了。那么PCA的核心思想是什么呢？ 例如D維變量構成的數據集，PCA的目標 ...

一下在PCA，第一次接觸這個名詞還是在學習有關CNN算法時，一篇博客提到的數據輸入層中，數據簡單處理的幾 ...

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 ...