pca降维

图像算法工程师知识点

经过PCA降维后得到的特征空间中，高维特征空间的每个维度的特征是互不相关的。正数在计算机中以原码的形式存储，负数在计算机中以补码的形式存储。step1：1<<31的原码得到：10000000
WYXHAHAHA123·2019-08-24 19:50

【机器学习笔记】无监督学习（K-means聚类 & 降维PCA）

3）K-means算法的损失函数（4）K-means算法聚类中心的随机初始化（5）K-means算法聚类数K的选择（6）K-means算法的优缺点（二）降维&PCA（1）降维（2）PCA算法推导（3）PCA
Liaojiajia-2020·2019-08-22 19:48

PCA降维

概念在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为“维度灾难”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维思想就出现了。降维方法有很多，而且分为线性降维和非线性降维，本篇文章主要讲解线性降维中的主成分分析法(PCA)降维。顾名思义，就是提取出数据
范中豪·2019-08-06 21:00

机器学习：python实现LDA降维算法

这次，我们来学习一种经典的降维方法:线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA).在前面博客中（点我）我们讲解了PCA降维算法。
AugustMe·2019-07-23 22:53

机器学习：matlab和python实现PCA降维算法

概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中，我们会经常处理一些高维数据，而高维数据情形下，会出现距离计算困难，数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题，我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中，也容易出现特征之间存在线性相关，也就是说有的特征是冗余的，因此降维也是必要的。降维的优点（必要性）：去除噪声降低算法的计算开销（改善模型的性能）使得数据更容易使用使得数据更容易理
AugustMe·2019-07-20 21:48

用scikit-learn学习主成分分析(PCA)

在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结，下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。
十七岁的有德·2019-07-19 18:00

PCA原理

转载于：PCA的数学原理参考：特征值和特征向量目录向量的表示及基变换内积与投影基基变换的矩阵表示协方差矩阵及优化目标方差协方差协方差矩阵协方差矩阵对角化PCA算法步骤要了解PCA降维的原理就要从矩阵变换说起向量的表示及基变换既然我们面对的数据被抽象为一组向量
Mr_health·2019-07-16 13:14

深度学习——目标检测常用算法实战(一)：传统检测方法

Viola-Jones-->人脸hog-svm-->行人DMP-->物体传统流程:1基于手工设计的特征特征提取：（低层特征）颜色（直方图），纹理（hogdouble），形状2基于学习的特征（中层特征）PCA
Archerzjc·2019-07-04 11:21

张小贤的平凡之路---机器学习之PCA降维---周志华《机器学习》

降维1.维数灾难降维、2.主成分分析（principalcomponentanalisys,PCA）2.1相似性矩阵2.2协方差矩阵2.3投影与内积2.3.1方差最大的解释2.3.2从数学的角度理解降维2.4PCA步骤2.5编程实现2.5.1基础PCA2.5.2快速PCA（fast-PCA）1.维数灾难许多学习算法都涉及距离计算，而高维空间会给距离计算带来很大的麻烦，例如当维数很高时甚至连计算内积
CSU张小贤·2019-06-19 09:10

ML笔记：PCA(Principal Component Analysis)降维全面解读+python实现！

1.3、降维的方法二、PCA主成分分析2.1、PCA概述2.2、PCA降维流程2.1、协方差和散度矩阵2.2、协方差矩阵和散度矩阵的关系2.3、特征值分解（EVD）原理2.4、奇异值分解（SVD）原理三
炊烟袅袅岁月情·2019-06-09 15:17

PCA降维及使用

1、降维作用数据在低维下更容易处理、更容易使用；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；去除数据噪声降低算法开销importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAimportmatplotlib.pyplotaspltir=l
Kyrie_Irving·2019-05-23 18:46

Opencv EigenFace人脸识别算法详解

简要：EigenFace是基于PCA降维的人脸识别算法，PCA是使整体数据降维后的方差最大，没有考虑降维后类间的变化。它是将图像每一个像素当作一维特征，然后用SVM或其它机器学习算法进行训练。
东城青年·2019-05-21 08:11

kaggle 实战 （1）: PCA + KNN 手写数字识别

文章目录加载packagereaddataPCA降维探索选择50维度，拆分数据为训练集，测试机KNNPCA降维和K值筛选分析k&维度vs精度预测生成提交文件本文采用PCA+KNN的方法进行kaggle手写数字识别
MrCharles·2019-04-30 00:22

算法小白的第一次尝试---KPCA（核主成分分析）降维【实例对比分析PCA、LDA和KPCA】

----------笔者追求算法实现，不喜欢大篇幅叙述原理，有关KPCA理论推荐查看该篇博客https://blog.csdn.net/zjuPeco/article/details/77510981PCA
小糖宝·2019-04-29 16:18

PCA降维算法原理及matlab代码实现

PCA降维的基本思想：通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值、特征向量、选择特征值最大（即方差最大）的K个特征所对应的特征向量组成的矩阵，这样可以将数据矩阵转换到新的空间当中，实现数据特征的降维
刘根生·2019-04-19 19:44

降维算法学习之PCA理论推导

PCA本质是借助正交变换方法，将其分量相关的随机向量转化为其分量不相关的新随机向量：其实，从上图可以看出：PCA降维就是通过
small_munich·2019-04-14 09:48

Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维

这里打算再写一篇笔记，总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。
战争热诚·2019-04-04 08:00

3. python下编写代码实现PCA+SVD

预处理时：PCA降维时：3.2预处理的代码：整体调用函数：预处理NormalizeData(dataX,dataTestX)：PCA降维：对协方差矩阵做SVD4.python里使用成熟的现有PCA包1.
Aka_Happy·2019-03-26 19:47

1. PCA的原理介绍 （附PCA+SVD原理介绍，PCA+SVD在python下的具体代码实践，python成熟PCA+SVD包的调用，训练集测试集在PCA时注意事项的链接）

PCA,SVD原理介绍及python下的具体实现及包的调用1.PCA原理介绍1.1降维动机与维度灾难1.2PCA降维理论介绍1.3PCA降维具体步骤 1.3.1数据预处理：零均值化（必须有）+标准化（
Aka_Happy·2019-03-26 15:40

个人机器学习笔记之PCA降维

吴恩达机器学习笔记（7）——PCA降维机器学习个人笔记，学习中水平有限，内容如有缺漏欢迎指正。
ardepomy·2019-03-24 00:00

PCA降维原理及sklearn代码实现

关于降维的一点看法建议想深入理解降维的同学可以先深入明白矩阵的秩是什么矩阵的秩，然后明白矩阵的乘法有什么意义，结合秩来看，就是进入不同的空间，我个人认为降维的本质就是因为进入了不同的空间，基变化，在矩阵中就是矩阵的乘法，所以就能理解pcalda等用矩阵降维的算法，而之所以分为这么多种算法，是因为降维就是降维矩阵A*原空间矩阵B=降维后的矩阵C，一般而言输入是确定的，并且输入数据的特征也是确定了，那
Y_hero·2019-03-08 11:55

OpenCv_C++-PCA原理与应用

进行PCA降维的主要步骤如下：上图中的步骤比较抽象，其实就是经过一步步的矩阵运算得到最终的新的数据。具体公式
风极_陨·2019-03-05 11:43

机器学习笔记 PCA降维PYTHON代码

PCA原型：classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False)参数：属性：方法：注：该方法基于SVD分解，无法解决稀疏项，并无法处理超大规模数据，因为其要求所有数据一次加入内存。代码实例：加载包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnim
DataAnalysts·2019-02-13 11:31

机器学习笔记 PCA降维PYTHON代码

PCA原型：classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False)参数：属性：方法：注：该方法基于SVD分解，无法解决稀疏项，并无法处理超大规模数据，因为其要求所有数据一次加入内存。代码实例：加载包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnim
DataAnalysts·2019-02-13 11:31

sklearn机器学习：PCA在人脸识别，降噪，手写数字案例中的使用

使用sklearn进行PCA降维之前还是需要知道PCA与SVD的知识的，移步主成分分析与奇异值分解。接下来称为一个调包侠加调参侠，对于原理基本不会说什么。依次学习以下内容。
成都往右·2019-02-12 13:34

卷积神经网络CNN总结

.51cto.com/art/201705/538792.htm1.数据输入层该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理，其中包括：去均值：把输入数据各个维度都中心化为0归一化：幅度归一化到同样的范围PCA/白化：用PCA
evergreenswj·2019-01-14 11:00

使用Spark ML进行数据分析

Spark版本：2.4.0语言：Scala任务：分类这里对数据的处理步骤如下：载入数据归一化PCA降维划分训练/测试集线性SVM分类验证精度输出cvs格式的结果前言从Spark2.0开始，Spark机器学习
涛O_O·2018-12-27 22:29

(十)PCA降维算法

一.前言主成分分析（Principalcomponentsanalysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。它可以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，以此来提取数据的主要线性分量。需要注意的是，PCA一般只用于线性数据降维，对于非线性数据一般采用KPCA。二.PCA的基本思想降维就是找出数据里最主要的方面，用数据里最主
躺在稻田里的小白菜·2018-12-11 15:22

支持向量机(分类问题公式及python实现)

什么是线性可分类支持向量机3、什么是线性分类支持向量机4、硬间隔化和软间隔化5、什么是线性分类支持向量机的对偶形式6、非线性支持向量机与核函数7、利用SVM的人脸识别项目包涵的代码知识点有：分割数据集，PCA
橙子430·2018-11-25 12:08

K-means&PCA on handwritten digits

关键技术PCA降维K-means聚类fromtimeimporttimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.decompositionimpo
NoOneDev·2018-11-23 10:14

PCA实现教程

摘要：手把手教你PCA降维技术！（有案例）数据是机器学习模型的生命燃料。对于特定的问题，总有很多机器学习技术可供选择，但如果没有很多好的数据，问题将不能很好的解决。
阿里云云栖社区·2018-11-19 00:00

机器学习—PCA

文章目录PCA基于最大投影方差基于最小投影距离核化PCALDA本文将记录有关PCA降维的内容。
BJUT赵亮·2018-11-16 22:45

PCA降维

转载于：https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3429711.html注：转载过来格式啥的有很多问题，希望大家原贴，转载的原因是怕原贴没了。PCA的数学原理原帖地址：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.htmlPCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据分析方法。
SilenceHell·2018-11-13 18:51

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。1.回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：Ax=λxAx=\lambdax
dby_freedom·2018-10-27 22:39

利用人脸特征提取DeepID--解读世纪晟人脸识别

采用增大数据集的方法：增加新的数据，celebFaces（87628张图片，5436个人），celebFaces+（202599张图片，10177个人）；裁剪图片，多区域、多尺度、多通道裁剪，然后将计算的向量组合，使用PCA
Centrizen·2018-10-23 17:28

opencv学习笔记六十五：EigenFace人脸识别算法

简要：EigenFace是基于PCA降维的人脸识别算法，PCA是使整体数据降维后的方差最大，没有考虑降维后类间的变化。它是将图像每一个像素当作一维特征，然后用SVM或其它机器学习算法进行训练。
东城青年·2018-09-28 15:34

深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义

在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量：需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验来看，人工找到的特征并不是怎么好用，特征有时多了（需要PCA
furuit·2018-09-22 22:09

PCA降维原理从零解释

原文链接：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.htmlPCA（PrincipalComponentAnalysis）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。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理
LarryKK·2018-09-19 20:33

高光谱图像基于MATLAB的PCA降维

matlab中内含了进行PCA降维的函数，但这个函数输进去的数据要是二维的，所以我们先用resharp函数把原矩阵处理成111104*204的矩阵M再使用自带的降维函数：[pc,score,latent
数风·2018-09-17 13:54

PCA：详细解释主成分分析

PCA降维的目的，就是为了在尽量保证“信息量不丢失”的情况下，对原始特征进行降维，也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到这些维度上
lanyuelvyun·2018-09-04 15:33

非监督学习之PCA降维&流行学习TSNE

作者：徐莹1.PCA简介使用非监督学习的方式进行数据变换有非常广泛的用途。最常见的目的就是对数据进行可视化，将数据进行压缩并为进一步处理得到一个更有效的数据表示。这其中最有效使用最广泛的技术要数PCA（PrincipalComponentAnalysis）了。主成分分析（PCA）是一种以某种方式旋转数据集的方法，使得旋转特征在统计学上不相关。这种旋转通常是根据它们能够解释数据的能力的重要性来选择新
Insightzen_xian·2018-08-31 23:12

使用卷积神经网络（CNN）做人脸识别

关于人脸识别，目前有很多经典的算法，当我大学时代，我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法，原理是先将图像灰度化，然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量，接下来为了降低运算量要用PCA降维，最后进分类器分类
kangChi的小课堂·2018-08-13 17:26

因子分析(Factor Analyse)推导以及R语言实现

通过PCA降维估计，再进行因子旋转，使得因子模型在降维的同时具备了较好的解释力。准备工作因子模型假设中心化的X线性依赖于一些未观测到的随机变量F1,
rederchen·2018-07-16 20:33

机器学习系列：（七）用PCA降维

声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents博主简介：风雪夜归子（英文名:Allen），机器学习算法攻城狮，喜爱钻研MachineLearning的黑科技，对DeepLearning和ArtificialIntelligence充满兴趣，经常关注kaggle数据挖掘竞赛平台，对数据、MachineLear
fdbvm·2018-07-10 13:50

PCA浅浅一谈

opencv里封装了三种人脸识别算法，其中一种是Eigenfaces算法，它使用PCA降维进行特征提取，这也是PCA最经典的应用之一。
Coder_Hzz·2018-06-06 15:56

PCA浅浅一谈

opencv里封装了三种人脸识别算法，其中一种是Eigenfaces算法，它使用PCA降维进行特征提取，这也是PCA最经典的应用之一。
Coder_Hzz·2018-06-06 15:56

sklearn主成分分析 NBA球队数据PCA降维可视化

@新浪微博七个字就是昵称背景：最近学习PCA降维，恰逢NAB总决赛，所以动动手看看各球队的实力分布。数据不会说谎！
GaGLee·2018-06-03 21:49

sklearn学习笔记：LDA和PCA降维

1.导入需要的包：#encoding:utf-8frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscrimi
Chloe_0906·2018-05-21 11:05

PCA降维方法及在AT&T人脸数据集的应用实例

本篇博文对AT&T剑桥大学实验室[1]的人脸数据集应用了主成分分析策略,做了一些可视化处理.算法原理假设在RnRn空间中有mm个点,我们希望对这些点进行有损压缩,使数据的维度从RnRn变为RlRl,其中严格的有l
Wayne_Mai·2018-05-06 19:44

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。1.回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：Ax=λxAx=λx其中A是一个
猪逻辑公园·2018-04-28 23:51
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