PCA降維 一.原理 這篇文章總結的不錯PCA的數學原理。 PCA主成分分析是將原始數據以線性形式映射到維度互不相關的子空間。主要就是尋找方差最大的不相關維度。數據的最大方差給出了數據的最重要信息。 二.優缺點 優：將高維數據映射到低維，降低數據的復雜性，識別最重要的多個特征 不足 ...

PCA主成分分析算法，是一種線性降維，將高維坐標系映射到低維坐標系中。 如何選擇低維坐標系呢？ 通過協方差矩陣的特征值和特征向量，特征向量代表坐標系，特征值代表映射到新坐標的長度。 算法步驟： 輸入：樣本集D={x1,x2,...,xm}； 　　　低維空間維數k 第一步：將樣本集中心化 ...

sklearn LDA降維算法 LDA(Linear Discriminant Analysis)線性判斷別分析，可以用於降維和分類。其基本思想是類內散度盡可能小，類間散度盡可能大，是一種經典的監督式降維/分類技術。 sklearn代碼實現 測試結果 ...

1、從幾何的角度去理解PCA降維 　　以平面坐標系為例，點的坐標是怎么來的？ 　　　　 　　　　　　　　圖1 圖2 　　如上圖1所示 ...

sklearn中調用PCA算法 PCA算法是一種數據降維的方法，它可以對於數據進行維度降低，實現提高數據計算和訓練的效率，而不丟失數據的重要信息，其sklearn中調用PCA算法的具體操作和代碼如下所示： ...

因子分析-降維算法LDA/PCA 因子分析是將具有錯綜復雜關系的變量（或樣本）綜合為少數幾個因子，以再現原始變量和因子之間的相互關系，探討多個能夠直接測量，並且具有一定相關性的實測指標是如何受少數幾個內在的獨立因子所支配，並且在條件許可時借此嘗試對變量進行分類。 因子分析的基本思想 根據變量 ...

　　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 ...

opencv基於PCA降維算法的人臉識別（att_faces） 一、數據提取與處理 二、PCA降低維度 PCA變換原理。在人臉識別過程中，一般把圖片看成是向量進行處理，高等數學中我們接觸的一般都是二維或三維向量，向量的維數是根據組成向量的變量 ...