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数据挖掘-K-近邻分类器-Iris数据集分析-PCA降维处理后显示分类情况(三)

#coding:utf-8#使用PCA(principalcomponentanalysis主成分分析法)减少系统的维数(因为以上四个测量数据减少到三个后，就可以使用3D散点图更好的描述)#PCA可以保留足以描述各数据点特征的信息，其中新生成的各维叫主成分.#scikit-learn库中的fit_transform()函数就是用来降维处理的.#PCA对象简介:http://blog.csdn.ne

zhangyingchengqi·2020-07-12 19:57

PCA的应用示例

首先看一下数据集，我们有12张人脸图像，用10张人脸训练PCA降维矩阵，剩下的两张可以用作测试。需要特别注意：只能使用训练集样本进行所有的PCA训练过程。这里所

watkins·2020-07-12 15:43

整理一些网络上的PCA算法，供大家参考

最近一段时间在做pca降维，就把网络上的资源看了不少，这里做个总结。

watkins·2020-07-12 15:12

个人总结：机器学习与算法工程师方向面试题及答案（持续更新）

机器学习与算法工程师方向面试题及答案1.快速排序2.列表中是否有这个数——二分查找3.拉格朗日对偶性4.k-means原理及复杂度5.逻辑回归和SVM区别6.过拟合问题怎么解决7.PCA降维8.特征工程之特征选择

Penn Li·2020-07-12 14:58

基于MatLab的PCA降维人脸识别系统（超详细解说）

（一）基于MatLab的PCA降维人脸识别系统本次博客内容将详细介绍如何使用MatLab，进行PCA降维来识别人脸。内容参考张铮《精通MatLab数字图像处理与识别》。

weixin_42268880·2020-07-12 12:15

MATLAB自带工具箱实现PCA降维代码

进行PCA降维,环境是MATLAB,网上找了很多都是介绍PCA原理的,两篇介绍的不错的PCA原理文章,只是想实现pCA的大可不必看.原理文章1原理文章2下面开始介绍用MATLAB自带工具包函数pca(对应老版本函数

limber0117·2020-07-12 11:15

k-means(k均值算法) + 欧几里德距离 +PCA降维 + precision/recall/F-measure算法评估指标 + python实现（全知识点）

k-means案例实操先来看下ClusteringAlgorithms聚类算法的分类：k-means(k-均值)定义目的原理--找聚类中心(clustercentre)步骤k-means算法的弊端及解决方案涉及知识点1.欧几里得距离（EuclideanDistance）2.Manhatten距离3.降维：PCA（PrincipalComponentAnalysis）k-means聚类算法衡量指标1

weixin_37804469·2020-07-12 10:11

论文笔记--N4-Fields: Neural Network Nearest Neighbor Fields for Image Transforms

○第二阶段，使用近邻搜索从训练集中找到匹配的patchN4Fields○训练：仅仅在神经网络阶段需要对于输出进行PCA降维○CNN实现细节使用AlexNet

隐匿人海·2020-07-12 03:49

PCA降维原理以及举例

将图像读取之后，如若将每一个像素点看做特征，数据过于庞大和冗余，同时为了速度和可视化效果应先对读取进来的数据进行降维处理。1.1消减维度的理由：(1)大多数的模型在维度较小的情况下比较安全，多余的特征会影响或误导学习器；(2)更多的特征需要调整更多的参数，容易产生过拟合；(3)较少的维度数据集训练速度快；(4)实现数据可视化时，大多限制在两、三个维度上，更加体现降维的必要。无法使用选择方法删减特征

changingeveryday·2020-07-12 00:37

sklearn实战-----6.聚类算法K-Means

我们曾经学过的PCA降维算法就是无监督学习中的一种，聚类算法，也是无监督学习的代表算法

少奶奶的猪·2020-07-11 20:37

ML之SVM：利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能

ML之SVM：利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码estimator=PCA(n_components

一个处女座的程序猿·2020-07-11 19:37

matlab中利用princomp实现PCA降维

matlab中利用princomp实现PCA降维在matlab中有函数princomp可以实现数据的降维，本文主要说明该函数的用法。

小脆脆·2020-07-11 15:04

Matlab使用PCA降维

原文地址：Matlab使用PCA(PrincipalComponentAnalysis)降维的语句作者：abracadabra在统计学中，主成分分析（principalcomponentsanalysis(PCA)）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，

AIHGF·2020-07-11 14:27

PCA降维

一.概念PrincipalComponentAnalysis(PCA)：主成分分析法，是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中表示，即把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合。并期望在所投影的维度上数据的方差最大，尽量使新的m个特征互不相关。从旧特征到新特征的映射捕获数据中的固有变异性。以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数

弯道超越·2020-07-11 07:04

用相似矩阵的几何意义直观理解PCA降维方法

PCA（主成分分析）是降维中最经典的方法，其推导求解的常用两种方法包括最大方差理论（样本点到超平面的投影都尽可能分开）以及最小平方误差理论（样本点到超平面的距离都足够近），以上两种方法都需要进行严格意义上的数学推导，而本文想从另一个角度——相似矩阵的几何意义——直观理解PCA的原理。1.相似矩阵的几何意义以三维向量空间为例，任何一个向量都可以用一组基向量的某个线性组合表示：v⃗=a1e1+a2e2

feijie7788·2020-07-11 05:02

【转载】学习知识点

协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化PCA降维矩阵的迹均方误差矩阵线性变换矩阵线性变换矩阵和矩阵相乘总结方阵的特征值和特征向量特征值和特征向量SVD奇异值分解奇异值分解线性方程组A*x=b的求解方

Hali_Botebie·2020-07-11 05:45

PCA降维原理和作用

降维的作用①数据在低维下更容易处理、更容易使用；②相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示；③去除数据噪声④降低算法开销降维通俗点的解释一些高维度的数据，比如淘宝交易数据，为便于解释降维作用，我们在这假设有下单数，付款数，商品类别，售价四个维度，数据量上百万条，对于下单数和付款数，我们可以认为两者是线性相关的，即知道下单数，我们可以得到付款数，

a_2435542821·2020-07-11 01:03

基于PCA的人脸识别---Python

实验一基于PCA的人脸识别一、实验目的1理解和掌握PCA原理2利用PCA降维，辅助完成一项实战内容。

可爱叮当猫·2020-07-10 22:10

PCA降维简单原理及应用

降维概念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。降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。目前大部分降维算法处理向量表达的数据，也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据。之

Joely_112·2020-07-10 22:54

KNN / SVM 手写数字识别-PCA降维

一.问题分析采用机器学习算法对usps和mnist两个数据集完成手写数字识别任务。1.1.数据集介绍MNISTMNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所,NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST)。训练集(trainingset)由来自250个不同人手写的数字构成,其中50%是高中学生,50%来自人口普查局(theCensusBureau)的工

葛琪琪·2020-07-10 18:13

MNIST在Matlab中输入并采用PCA降维

这里先贴上读图片和PCA降维部分。

Serena0814·2020-07-10 16:24

高光谱数据的pca处理（matlab）

参考：matlab自带pca函数的详解高光谱图像基于MATLAB的PCA降维基于MATLAB的高光谱遥感数据的PCA运用clear;clc;PU=load('F:\【吴恩达课后编程作业】\HSI_data_sets

immortal12·2020-07-10 00:41

机器学习笔记（十四）：主成分分析法（PCA）（2）

作者|计缘来源|凌云时刻（微信号：linuxpk）高维数据向低维数据映射我们再来回顾一下PCA降维的基本原理，首先要做的事情就是对样本数据寻找另外一个坐标系，这个坐标系中的每一个轴依次可以表达样本数据的重要程度

凌云时刻·2020-07-09 13:28

模式识别中的特征向量和矩阵的特征向量有什么关系

lambaV,其中V是特征向量矩阵；这个的好处是可以把一个矩阵换基；即将一个矩阵基底转换为以另一组以特征向量为基的矩阵；好处呢，显而易见，可以抛弃太小的特征值对应的基，他没意义嘛，从而起到降维的效果，这就是PCA

GoodShot·2020-07-09 10:42

白话机器学习算法理论+实战之PCA降维

1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，比如我之前写过的一篇十大机器学习算法的小总结，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,PageRank等为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机器学习实战等书，也

Miracle8070·2020-07-09 01:48

sklearn中svm应用于人脸识别(python代码)

PCA降维,然后训练最后查看正确率，classification_report以及confusion_matrix以及绘制出特征图和预测结果f

朴素.无恙·2020-07-08 19:10

PCA降维处理

数据集中含有太多特征时，需要简化数据。降维不是删除部分特征，而是将高维数据集映射到低维数据集，映射后的数据集更简洁，方便找出对结果贡献最大的部分特征。简化数据的原因：1、使得数据集更易使用2、降低很多算法的计算开销3、去除噪声4、使得结果易懂PCA：principalcomponentanalysis，主成分分析。数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系，新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标

weixin_30647065·2020-07-08 14:31

PCA降维--代码实现

1.PCA降维fromnumpyimport*defloadDataSet(fileName,delim='\t'):fr=open(fileName)stringArr=[line.strip().split

枫叶千言·2020-07-07 21:53

PCA降维原理

一基本概念在之前的介绍中，一幅图像只能表示一个对象。那么对于wxh的灰度图像，只能表示为wxh位的向量，那么一个有100*100的图像就需要10000维的向量空间。对于一幅人脸而言，是否所有维的数据都是有用的呢？在矩阵论当中我们知道，矩阵可以近似的表示为一个特征值与特征向量的乘积。根据这个原理，如果我们能够提取出高维向量中某些特有特征或相关变量，就能用一个近似说的低维向量表示这个高维向量。因为对于

qq_16540387·2020-07-07 19:32

机器学习实战：PCA降维样本协方差

先用matlab试试样本协方差：>>X=[1,3;2,4;0,6]X=132406注意，行表示样本点，列表示属性列向量。以前使用matlab习惯用列向量表示点。以下去除平均值、中心化（类似移动坐标系到样本质心）>>removMeanX=X-[mean(X);mean(X);mean(X)]removMeanX=0-1.33331.0000-0.3333-1.00001.6667以下表示中心化前后样

lijil168·2020-07-07 13:21

多分类Fisher线性判别算法

Fisher线性判别法也即FLD实在PCA降维的基础上再进一步考虑样本间的信息。算法目标是找到一个投影轴，使各分类的类内样本在投影轴上的投影间距最小，同时样本间的投影间距最大。

li_huifei·2020-07-07 13:15

机器学习算法（四）之PCA降维算法代码

PCA降维的算法的代码，可以使用sklearn进行直接进行调用，调用的代码如下：将sklearn机器学习框架进行安装pipinstallsklearn调用sklearn工具包用来进行PCA数据降维导入矩阵与数组计算扩展包

千与千寻DL·2020-07-07 03:16

PCA降维以及维数的确定

概述PCA（principalcomponentsanalysis）即主成分分析技术，又称为主分量分析，旨在利用降维的思想，把多个指标转换为少数的几个综合指标。主成分分析是一种简化数据集的技术，它是一个线性变换。这个线性变化把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标上（称为第一主成分），第二个大的方差在第二个坐标上（称为第二主成分），以此类推。主成分分析经常用于减少数

vcjmhg·2020-07-07 00:52

PCA降维原理及其代码实现（附加 sklearn PCA用法参数详解）

学习笔记本篇博文绝大多数来源于书籍《机器学习实战》记录自己的学习笔记而已。降维作用（1）使得数据集更容易使用（2）降低很多算法的计算开销（3）去除噪声（4）多维数据不容易画图，降低维度容易画图，使结果容易理解。优点：降低数据的复杂性，识别出最重要的多个特征。缺点：不一定需要，有可能损失掉有用信息，仅适用于数值数据。PCA原理在PCA中，数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系。新坐标系的选择是由数据本

总裁余·2020-07-06 16:37

资料网址大全（数学，深度学习，机器学习，计算机视觉，人脸识别，图像处理等）

数学：PCA详解：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html（PCA降维通俗易懂讲解，推荐）傅里叶级数和傅里叶变换通俗讲解：http://

洋葱水墨·2020-07-06 13:29

PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解)

转载请声明出处。bywatkinssong鉴于本文比较混乱，所以写了一个新的PCA的详细介绍，请参见：http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463两篇文章各有侧重，对照看效果更加o(∩∩)o..PCA的一些基本资料最近因为最人脸表情识别，提取的gabor特征太多了，所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维。本来最早的时候我没有打算

watkins·2020-07-06 06:16

Python实现PCA降维

1、PCA的主要作用：（主成分分析）（1）一个非常有效的数据降维方法，可以在尽可能少维数的前提下，尽量多地保持训练数据的信息。PCA产生的投影矩阵可以将原始坐标变换到现有的坐标系，坐标系中的各个坐标按照重要性递减排列。为了对图像数据进行PCA变换，首先需要将图像转换成一维向量表示。python中可以使用NumPy类库中的flatten()方法进行变换；（2）PCA特征降维方法可以减少特征数，减少噪

( •̆ ᵕ •̆ )◞♡·2020-07-06 05:24

机器学习系列：（七）用PCA降维

风雪夜归子·2020-07-05 18:03

PCA主成分分析OpenCV中实现图片降维分类

首先，使用终端到工作目录输入：lsnum/*.png>num.dat得到num.dat文件（存储所有图片路径）采用PCA降维后可以看到，没有标签的图片有了大致形状，通过结合标签学习，把分类图片映射到basis

花开莫与流年错_·2020-07-05 03:45

PCA应用--二

参考：PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解)一、大致流程PCA的应用范围：数据压缩或者数据降维减少内存或者硬盘的使用。加快机器学习的速度。

五秋木·2020-07-05 02:17

python实现Kmeans文本聚类，通过PCA降维和Matplotlib显示聚类3d三维图像

2.通过PCA降维和Matplotlib显示聚类3

bingwork·2020-07-04 12:46

「特征工程」之零基础入门数据挖掘

从哪些角度做数据清洗，如何对特征进行增删，如何使用PCA降维技术等。特征工程（FeatureEngineering）对特征进行进一步分析，并对数据进行处理。

Datawhale·2020-07-04 05:32

最强降维模型t-SNE vs 最常用降维模型PCA（下）

t-SNE和PCA降维后都有异常点，我们试着来分析分析，这些异常点如何检测

ABin_203·2020-07-04 04:52

PCA降维、法向量估计、点云体素及FPS滤波

PCA降维、法向量估计#实现PCA分析和法向量计算，并加载数据集中的文件进行验证importopen3daso3dimportosimportnumpyasnpfrompyntcloudimportPyntCloudfrompandasimportDataFrameimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D

let’s go·2020-07-03 04:05

python实现PCA降维

概述本文主要介绍一种降维方法，PCA（PrincipalComponentAnalysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。1.降维可以缓解维度灾难问题；2.降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化；3.理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。PCA简介在理解特征提取与处理时，涉及高维特征向量的问题往往容易陷入维度灾难。随着数据集维度的增加，算法学习需要的样本数

WANG_DDD·2020-07-02 17:17

PCA降维之前为什么要先标准化？

PCA降维之前为什么要先标准化？统计/机器学习数据预处理数据降维浏览次数：18547分享10当数据维数很高的时候，我们可以用PCA降维，但是降维前通常我们要对数据进行标准化，为什么要这样做？

lizz2276·2020-07-02 09:43

ADC方法(asymmetric distance computation)

《Aggregatinglocaldescriptorsintoacompactimagerepresentation》论文笔记提取到VLAD特征后，要先用PCA降维，然后再用ADC方法对每一幅图像建立索引

July_Zh1·2020-07-02 02:46

用户行为分析-解决某游戏公司用户数量停滞问题，给出营销策略

某游戏公司用户数量停滞问题，进行针对性运营策略2.业务目标：抽取目标用户集根据用户行为特征调整游戏运营策略增加用户游戏兴趣3.问题分析流程计算用户的业绩指标（KPI）提取用户行为特征提取重要特征属性（PCA

断愁海·2020-07-01 17:55

〖机器学习白板推导1〗样本均值&样本方差&PCA！

文章目录一.样本均值二.样本方差三.中心矩阵的性质四.协方差矩阵和散度矩阵关系五.PCA降维(最大投影方差角度)六.PCA降维(最小重构距离角度)本文整理自b站大神【机器学习】【白板推导系列】首先假设样本集

decinzhang·2020-07-01 16:45

通俗易懂的LDA降维原理

目录例子LDA降维在前几篇的文章中，大管提到了PCA降维，有小伙伴私信说在实际情况中，效果不太好。那大管今天就和大家聊一聊另一种降维的方法线性判别分析(LDA)。

管牛牛·2020-07-01 11:15

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