) 二、 SVD分解和圖像壓縮 數學概念;參考: http ...
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2021-02-06 17:55 0 467 推薦指數:
) 二、 SVD分解和圖像壓縮 數學概念;參考: http ...
\(A\) 為 \(m \times n\) 實矩陣, 記 SVD 的一般形式為 \[A = U\Sigma V', \] 其中 \(U=(u_1,\dots,u_m)\), \(V=(v_1,\dots,v_n)\) 為正交陣, \[\Sigma = \begin ...
首先要聲明,圖片的算法有很多,如JPEG算法,SVD對圖片的壓縮可能並不是最佳選擇,這里主要說明SVD可以降維 相對於PAC(主成分分析),SVD(奇異值分解)對數據的列和行都進行了降維,左奇異矩陣可以用於行數的壓縮。相對的,右奇異矩陣可以用於列數即特征維度的壓縮,也就是我們的PCA降維。一張 ...
各位讀者好,在這片文章中我們嘗試使用sklearn庫比較k-means聚類算法和主成分分析(PCA)在圖像壓縮上的實現和結果。 壓縮圖像的效果通過占用的減少比例以及和原始圖像的差異大小來評估。 圖像壓縮的目的是在保持與原始圖像的相似性的同時,使圖像占用的空間盡可能地減小,這由圖像的差異百分比 ...
矩陣SVD 奇異值分解(Singular Value Decomposition)是一種重要的矩陣分解方法,可以看做是對方陣在任意矩陣上的推廣。Singular的意思是突出的,奇特的,非凡的,按照這樣的翻譯似乎也可以叫做矩陣的優值分解。 假設矩陣A是一個m*n階的實矩陣,則存在一個分解 ...
在遇到維度災難的時候,作為數據處理者們最先想到的降維方法一定是SVD(奇異值分解)和PCA(主成分分析)。 兩者的原理在各種算法和機器學習的書籍中都有介紹,兩者之間也有着某種千絲萬縷的聯系。本文在簡單介紹PCA和SVD原理的基礎上比較了兩者的區別與聯系,以及兩者適用的場景和得到的效果 ...
SVD(Singular Value Decomposition,奇異值分解) 算法優缺點: 優點:簡化數據,去除噪聲,提高算法結果 缺點:數據的轉換可能難於理解 適用數據類型:數值型數據 算法思想: 很多情 ...
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 ...