KPCA

对人脸数据集，采用PCA,KPCA,MDS,LLE,ISOMAPE五种方式降维

sklearn.datasets.fetch_lfw_people，下载地址akaLFW:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw-funneled.tgz，采用PCA,KPCA
要努力呦·2022-12-13 20:10

特征降维方法

（1）线性降维：PCA、ICA、LDA、LFA、LPP（2）非线性降维方法：①基于核函数的方法：KPCA、KICA、KDA②基于特征值的方法：ISOMAP、LLE、LE、LPP、LTSA、MVU或者将降维方法如下图分类
云仄·2022-12-07 02:25

浅谈降维实操，一种用于处理特征的方式——后附Python代码

LoveAndProgram⌨个人主页：LoveAndProgram的个人主页如果对你有帮助的话希望三连支持一下博主降维实操前言线性降维低维嵌入多维缩放（MDS）简介MDS示例代码主成分分析法简介核化线性降维简介PCA和KPCA
Love And Program·2022-12-06 17:41

核主元分析 KPCA及matlab代码,主要用于数据降维。

tztqxk=xlsread('KPCA1.xlsx');[n,p]=size(tztqxk);%n行数p列数data=tztqxk';%样本是行属性是列就要转置%%2、数据标准化处理X0=zscore
洋洋43916303·2022-11-30 00:25

KPCA matlab代码，可分train和test。注释清晰

KPCAmatlab代码，可分train和test。注释清晰编号:5420647215929418Mr.比白
「已注销」·2022-11-22 23:29

基于KPCA 和 STFT 非侵入式负荷监控（Matlab代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述针对目前非侵入式负荷监测仅能识别单个家用电器、多种家用电器同时运行识别率低的问题，本文提出了一种提取电流波形特征以识别家用电器的方法。使用短时傅里叶变换（STFT）和核PCA技术来提取这些特
荔枝科研社·2022-11-22 23:52

KPCA非线性降维原理推导

从上一篇文章我们学习了PCA降维，但是PCA降维是线性降维，很多情况下的效果并不好，这时候就需要将算法扩展为非线性降维，得到了KPCA，核PCA降维KPCA非线性降维PCA能应用的范围是有限的，有的数据集使用线性降维没用
解矣。·2022-11-22 21:32

三维点云处理学习笔记-1-PCA&&kPCA

PCA的用途：1、降维Dimensionalityruduction2、Surfacenormalestimation3、Canonicalorientation典型方向4、Keypointdetection5、特征描述准备知识1、SVD（SingularValueDecomposition）2、SpectralTheorem（谱定理）对于一个N维空间的对称矩阵A（symmetricmatrixA
长星照耀十三州府ˇKris·2022-11-22 19:27

python实现pca降维_PCA降维的原理、方法、以及python实现。

例如D维变量构成的数据集，PCA的目标是将数据投影到维度为K的子空间中，要求KPCA其实就是方差与协方差的运用。降维的优化目标：将一组N维向量降为K维，其目标是
weixin_39520988·2022-11-21 18:14

用通俗易懂的方式讲解：主成分分析(PCA)算法及案例（Python 代码）

3.1内积与投影3.2基3.3基变换的矩阵表示3.4协方差矩阵及优化目标3.5方差3.6协方差3.7协方差矩阵3.8协方差矩阵对角化3.9对上面例子整合四、主成分分析（PCA）算法步骤五、核主成分分析KPCA
Python数据挖掘·2022-11-04 13:51

机器学习-降维方法：PCA、KPCA、LDA、LLE、LE、t-SNE、AutoEncoder、MDS、ISOMAP、FastICA、SVD、LPP、ICA

无监督学习{化繁为简{聚类(Clustering){k-Means算法k-Means++算法密度聚类算法{DBSCAN算法密度最大值聚类算法谱聚类算法GMM(高斯混合模型)聚类算法TopicModel(主题模型)算法{LDA(隐含狄利克雷分布)PLSA(概率隐语义)LFMLSI降维(DimensionReduction){线性降维{主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)
u013250861·2022-10-30 02:36

机器学习读书笔记：样本降维

文章目录k近邻算法PCA主成分分析PCA代码核化线性降维(KPCA)低维嵌入(MDS)流形学习等度量映射(Isomap)局部线性嵌入(LLE)度量学习k近邻算法在《机器学习》这本书中，讲降维方法之前首先介绍了这个
新兴AI民工·2022-10-30 02:02

降维算法总导图

PCA、因子分析FA-非线性方法：保留局部性质：基于重建权重（局部线性嵌入LLE），邻接图，基于切空间；保留全局空间：基于距离保持（基于欧氏距离MDS，基于测地线距离ISOMAP），基于核（核主成分分析KPCA
小粒子学code·2022-10-24 07:21

Python实现12种降维算法的示例代码

目录为什么要进行数据降维数据降维原理主成分分析(PCA)降维算法其它降维算法及代码地址1.KPCA(kernelPCA)2.LDA(LinearDiscriminantAnalysis)3.MDS(multidimensionalscaling
·2022-04-26 11:07

正交kpcaklpp特征提取特征降维

正交KPCAKLPP代码实现文章目录正交KPCAKLPP代码实现0.引言1.原理1.1KPCA目标函数1.2KLPP目标函数1.3CVKPCAKLPP原理2.方案验证3.结论0.引言传统基于核主成分分析
机器猫001·2021-09-16 10:36

数据降维：主成分分析PCA、线性判别分析LDA、基于核的KPCA

通过降维实现数据压缩特征提取：将原始特征空间映射变换到新的特征子空间中去特征提取可以理解为一种保持大部分相关信息，同时对数据进行压缩的一种方法。特征提取不仅可以用来提高学习算法的存储空间或计算效率还可以通过减少维数灾难来提高预测性能，尤其是在使用了非正则化模型的时候。fromIPython.displayimportImage%matplotlibinline1.通过主成分分析PCA实现无监督降维
AIHUBEI·2021-04-28 20:44

原创 人脸检测 RetinaFace

github.com/jacke121/faster-mobile-retinafacefddb数据集：https://drive.google.com/file/d/17t4WULUDgZgiSy5kpCa
BigCowPeking·2020-08-16 22:20

LDA和PCA降维总结

核心思想二类LDA算法原理LDA算法流程总结LDA和PCA区别LDA优缺点主成分分析（PCA）主成分分析（PCA）思想总结图解PCA核心思想PCA算法推理PCA算法流程总结PCA算法主要优缺点降维的必要性及目的KPCA
vector_xfy·2020-08-16 10:56

降维方法总结（线性与非线性）

文章目录线性映射方法主成分分析(PCA)因子分析流形学习核化线性（KPCA）降维t-SNE多维标度法（MDS）等距离映射(Isomap)局部线性嵌入（LLE）线性映射方法以下方法为基于线性映射处理线性数据的方法
rederchen·2020-08-13 17:06

LDA（分类、降维）、PCA（降维）和KPCA（升维+PCA）

原文链接：https://www.jianshu.com/p/fb25e7c8d36e线性判别分析（LDA）LDA思想总结线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的降维方法。和主成分分析PCA不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同，LDA是一种监督学习的降维技术，数据集的每个样本有类别输出。**LDA分类思想**简单总结如下：多维空间中，数据处理分类问
L 学习ing·2020-08-12 12:15

机器学习中的kernel是什么？(待补充)

近来看到SVM和核化线性降维KPCA，对其中的核函数难以理解，因此去查阅了众多资料，接下来简单记录总结下对kernel的认识。知乎问题链接参考kernel是什么？ 
Y_hero·2020-08-07 12:25

核方法的理解

核方法在非线性分类问题上有很好的解决思路，应用于学习器SVM以及降维KPCA上，当然二者路径也不同，SVM就是从低维不可分映射到高维可分，而KPCA是从低维不可分映射到高维后再降维到低维可分，但都脱离不来这个核方法
fjssharpsword·2020-08-02 23:59

KPCA降维——python

KPCA，中文名称”核主成分分析“，是对PCA算法的非线性扩展。
zqzq19950725·2020-08-01 09:27

机器学习入门|降维（一）（MIDS,PCA,KPCA）

机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的原因，在周志华《机器学习》中用最近邻分类器给了一个解释——数据集需要满足密采样条件，以及高维计算下会有很多麻烦，甚至在尾数特别高的时候连计算内积都变的复杂，这种计算阻碍称为“维数灾难”。其他的原因还有过滤噪音等。多维缩放（MIDS）假设样本数m（X∈Rd∗mX∈Rd∗m），样本间的距离矩阵D∈Rm∗m
煊琰·2020-08-01 05:14

python实现主成分分析核方法（KPCA）还没写完 别看

主成分分析核方法（KPCA）基本代码fromsklearn.decompositonimportKernelPCAclf_kpca=sklearn.decomposition.KernelPCA(n_components
北冰洋的喵·2020-08-01 05:58

机器学习：降维算法-核主成分分析KPCA算法原理推导

当然到现在也不敢说自己有多理解，只能扯扯目前所理解到的核主成分分析KPCA。PCA是简单的线性降维的方法，KPCA则是其非线性的扩展，可以挖掘到数据集中的非线性信息。
大头儿子er·2020-08-01 05:11

核化主成分分析（Kernel PCA）应用及调参

在此结合sklearn中的KPCA说说核函数具体怎么来用。KPCA和PCA都是用来做无监督数据处理的，但是有一点不一样。PCA是降维，把m维的数据降至k维。KPCA恰恰相反，它是把m维的数据升至k维。
weixin_30484247·2020-08-01 03:48

核主成分分析KPCA+C代码

KPCA用非线性变换将输入数据空间映射到高维空间，使非线性问题转为线性问题，然后在高维空间中使用PCA方法提取主成分，在保持原数据信息量的基础上达到降维的目的。
再__努力1点·2020-08-01 02:33

KPCA核主成分分析法C++程序测试

但是线性不可分部分的信息直接被抛弃了，但其实有很多信息虽然在样本空间是线性不可分的，但是映射到高维的核空间之后是线性可分的，这部分信息在分类识别的时候也是非常重要的，为了提取这部分信息特征，就必须采用KPCA
叶落西湘·2020-08-01 02:38

周志华《Machine Learning》学习笔记（13）--特征选择与稀疏学习

上篇主要介绍了经典的降维方法与度量学习，首先从“维数灾难”导致的样本稀疏以及距离难计算两大难题出发，引出了降维的概念，即通过某种数学变换将原始高维空间转变到一个低维的子空间，接着分别介绍了kNN、MDS、PCA、KPCA
努力进行光合作用·2020-08-01 01:31

机器学习之降维

（1）线性降维：PCA、ICA、LDA、LFA、LPP（2）非线性降维方法：①基于核函数的方法：KPCA、KICA、KDA②基于特征值的方法：ISOMAP、LLE、LE、LP
唐糖568·2020-08-01 01:51

数据降维（PCA、KPCA、PPCA）及C++实现

1、何为数据降维1.1维数灾难：往往满足采样条件所需的样本数目巨大、样本稀疏、距离计算困难。1.2降维：利用数学变换将原始高维属性空间转变为低维“子空间”，即在高维采样数据中提取能够表达原始数据的特征。1.3降维优点：数据集更易懂、使用和显示；降低算法计算开销；去除噪声。2、一些降维算法PrincipalComponentAnalysis（PCA）LinearDiscriminantAnalysi
phymat.nico·2020-08-01 00:15

KPCA推导及理解

最近上课学到了KPCA，之前也有遇到过，但并没有进行详细了解，上课时老师讲的比较快，感觉糊里糊涂的，课后在网上找了一些资料进行学习，然后结合自己的理解进行了整理。
ZLBryant·2020-07-31 23:27

核主成分分析—Kernel Principal Component Analysis（KPCA）

摘要：一种新的非线性“主成分分析（PCA）”方法被提出了。通过对核函数的积分，利用非线性映射，我们可以有效地计算与输入空间相关的高维特征空间中的主成分。例如，在图像中所有可能的d个像素的空间。我们给出了该方法的推导，并给出了用于模式识别的多项式特征提取的实验结果。1.介绍假设我们有一个数据集：其中，数据集的均值为0（如果均值不为0，要先对做处理，减去均值）的协方差矩阵：（1）主成分分析（PCA）其
qq_39683748·2020-07-31 22:07

04-0003 KPCA算法

KPCA算法1.KPCA简述2.核函数3.KPCA推导4.KPCA步骤5.KPCA数据6.KPCA代码7.KPCA结果8.个人の理解1.KPCA简述当数据在低维空间不是线性可分的时候，转化到高维的空间可能就变成了线性可分的
雯饰太一·2020-07-31 22:54

python实现KPCA降维

核PCA（KPCA）KPCA是一种非线性主元分析方法，用于降维。
WANG_DDD·2020-07-31 21:10

机器学习之KPCA降维

机器学习之KPCA降维#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunNov2521:30:482018@author:muli"""importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets
木里先森·2020-07-31 20:43

核主成份分析的MatLab实现

通过参考别人的源代码，自己实现了KPCA，基本了解了核方法的实质。个人体会亲手实现一下还是很有益的。
meng4411yu·2020-07-31 20:54

KPCA降维

KPCA方法是一种非线性主元分析方法，主要思想：通过某种事先选择的非线性映射函数Ф将输入矢量X映射到一个高维线性特征空间F之中，然后在空间F中使用PCA方法计算主元成分，核主成分分析最主要是非线性映射函数
清泉石上流6688·2020-07-31 20:15

KPCA降维--代码实现

在学习KPCA原理原理部分可参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59775730以下是我用python实现的KPCA#!
a little boy·2020-07-31 19:23

二：PCA 和 KPCA理解

PCA和KPCA理解前言PCAPCA的作用与要求PCA中方差的表达第一步映射后的样本坐标第二步得出方差表达式最优化问题：求方差最大值时的vPCA例子KPCA处理核化后的C矩阵求解(XT)u方法总结前言本文中的数据样本都是去中心化的
D___·2020-07-31 18:27

核PCA(Kernel PCA)详述

目录1核函数2核函数种类3核函数应用-KPCA3月份，写过一篇PCA的文章，再此基础上，又看了关于KPCA的东西，所以有了这篇文章，这篇文章，直接使用了PCA中的主要思想，不明白的可以转到https:/
Foneone·2020-07-31 17:41

【Python-ML】非线性映射降维-KPCA方法

#-*-coding:utf-8-*-'''Createdon2018年1月18日@author:Jason.F@summary:特征抽取-KPCA方法，核主成分分析方法，RBF核实现'''importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.spatial.distanceimportpdist
fjssharpsword·2020-07-31 17:04

Iris数据集使用PCA/LDA/KPCA降维的结果比较

一、实验描述分别使用PCA、LDA和KPCA方法对Iris数据集进行降维，利用可视化工具比较降维的效果。
靠影·2020-07-31 16:02

KPCA算法浅析

KPCA我们先来看一个实际问题，图b是样本在二维空间中的分布，称为本真二维结构，然后以S形曲面嵌入到三维空间中，形成图a的空间结构，如果使用线性降维的方法，会丢失低维结构，得到一个图c这样的二维空间结构
Y_hero·2020-07-31 15:21

自己实现降维之核主成分分析（KPCA）

许多机器学习算法都假定输入数据是线性可分的。感知器为了保证其收敛性，甚至要求训练数据是完美线性可分的。然而，在现实世界中，大多数情况下我们面对的是非线性问题，针对此类问题，通过降维技术，如PCA和LDA等，将其转化为线性问题并不是最好的办法。核函数与核技巧其实很简单，就是将线性不可分的数据映射到更高维度上去使其线性可分。换句话说，利用核PCA，可以通过非线性映射将数据转换到一个高维空间，然后在此高
Mr_tianyanxiaobai·2020-07-31 14:13

机器学习中的降维方法——主成分分析(PCA)与核主成分分析(KPCA)原理详解

学习自感谢!学习自感谢!PCA是一种常用的数据分析方法。**PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。**这样做的好处是数据的主要信息还能保留下来,同时数据的维度降低了,并且变换后的维度两两不相关。为什么需要PCA?我们知道维数越大通常越难处理,在机器学习中,得到的数据维数通常都很高,处理起来比较麻烦,资源消耗很大,因此对数据进
Marcus-Bao·2020-07-31 13:32

主成分分析（PCA）和基于核函数的主成分分析（KPCA）入门

本文的目的是把PCA和KPCA给说清楚。
zjuPeco·2020-07-31 13:55

PCA与KPCA

是利用特征的协方差矩阵判断变量间的方差一致性，寻找出变量之间的最佳的线性组合，来代替特征，从而达到降维的目的，但从其定义和计算方式中就可以看出，这是一种线性降维的方法，如果特征之间的关系是非线性的，用线性关系去刻画他们就会显得低效，KPCA
像在吹·2020-07-31 13:18

KPCA代码

KPCA算法在TE过程故障诊断的应用KPCA算法介绍KPCA代码数据预处理计算核矩阵中心化核矩阵协方差矩阵的特征值分解确定主元个数将特征向量按特征值的大小顺序排序单位化特征向量重建测试数据控制限的设定故障数据的检测绘图求检测率
K_K0219·2020-07-31 13:47
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