pca降维

PCA降维MATLAB使用案例

已经不是一次使用PCA了，但是这么多参数一眼看去还是不能很快的明白，如果我想对一个二维特征矩阵降维，到底应该怎么做，这里作为备忘记录一下。首先使用MATLAB自带的PCA函数[pc,score,latent,tsquare]=pca(feature)%feature是799*216的矩阵用latent来计算降维后取多少维度能够达到自己需要的精度cumsum(latent)./sum(latent)
风谨_·2020-08-26 12:20

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。bywatkinssongPCA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对提取的gabor特征进行降维，但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤波，这样提取的特征足足有64*64*5*8这么多，如果图像稍微大一点，比如128*128的图像，那么直接提
Particlefilter·2020-08-26 11:55

应用PCA的建议（Advice of applying PCA）

使用PCA降维去避免过拟合，这是一种不好的做法，不建议这样做（虽然也可以），我们可以使用正则化更好的避免过拟合：做原始模型的时候不必把PCA列入其中，尽量使用原始的数据，除非数据的维数很大，占用很多空间和内存
天际神游·2020-08-24 07:13

[无监督学习] PCA降维

无监督学习：通过无标签的数据，学习数据的分布或数据与数据之间的关系。1.降维算法1定义：用低维的概念去类比高维的概念．将高维的图形转化为低维的图形的方法。1.1.算法模块：PCA算法、NMF（非负矩阵分解）算法、LDA算法等。1.2.Python库：sklearn.decomposution；2.主成分分析(PCA)降维算法1主成分分析：主成分分析(PrincipalComponentAnalys
三个半_Z·2020-08-24 02:25

基于主成分分析的极限学习机

将得到的pca降维变换矩阵作为极限学习机的输入权重，效果更加稳定，如图所示。蓝颜色的是采用pca的变换矩阵做输入权重得到的图，可以看出，其分类效果较为平稳。
机器鱼·2020-08-23 22:07

数学建模方法——SPSS主成分分析法

数学建模方法——主成分分析法文章目录数学建模方法——主成分分析法Ⅰ.主成分分析：主成分与原始变量之间的关系：PCA降维：Ⅱ.SPSS主成分分析的步骤如下：A.求指标对应的系数1.方差图与成分矩阵：2.指标系数
Spuer_Tiger·2020-08-23 05:14

【《数学之美》笔记（一）】奇异值分解(SVD)的原理、演算和应用

SVD的一些性质从文本分类的角度理解SVD分解所得三个矩阵的含义SVD用于PCA降维1.SVD算法矩阵A可以如下分解成三个矩阵的乘积：其中X是一个酉矩阵(UnitaryMatrix)，Y则是一个酉矩阵的共轭矩阵与其共轭矩阵转置相乘等于单位阵的矩阵是酉矩阵
UnderStorm·2020-08-22 18:23

CV2——学习笔记-图像分类

形状特征：PCA降维。局部特征细节、纹理。SIFT特征：局部，4*4区域的16格内，每个格子内算8维梯度，拼成128维特征。用于检测匹配。HOG：检测目标形状。用于检测、跟踪。LBP：对
weixin_30687811·2020-08-22 14:59

京东算法面经 集合

热乎的京东算法岗面经如果onehot等操作之后维度过高你会怎么做；根据类别特征的意义进行合并（分桶）将类别按频次排序，频次特别低的一部分合并特征哈希PCA降维按照该特征对应目标值进行合并使用每个分类对应目标变量均值
ming6383·2020-08-22 02:54

Python计算机视觉编程第八章 图像内容分类

图像内容分类1K邻近分类器（KNN）1.1一个简单的二维示例1.2用稠密SIFT作为图像特征1.3图像分类：手势识别2贝叶斯分类器2.1用PCA降维3支持向量机scikit-learn中的SVM本章介绍图像分类和图像内容分类算法
Yangshengming_zZ·2020-08-22 00:43

PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解)

http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8234766转载请声明出处。bywatkinssongPCA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对提取的gabor特征进行降维，但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤
最后的轻羽·2020-08-20 12:19

2019年4月2日

下午试了试对数据集进行PCA降维，效果一般般，之后再要怎么处理特征就有点束手无策了。感觉我对这种学院派的比赛还是不如工业上的数据那么上手，明明读书时是反过来的……5点唐突开组会，交流了一下各自的进展。
真昼之月·2020-08-20 03:52

主成分回归python实现

主成分分析python实现这是我一直都想写的内容，但是迟迟没有动手开始写，主要的原因是没有理解python中PCA降维后再进行回归时应该要怎么做。
DD-Kylin·2020-08-19 19:29

2.3 机器学习概念 -方法分类

监督学习含义:给机器训练的数据,有了"标记"或者答案下列算法为监督学习KNN线性回归和多项式回归逻辑回归SVM决策树与随机森林2.非监督学习含义:对没有标记的数据进行分类-聚类分析意义:1.对数据进行PCA
ruihan_xia·2020-08-19 08:12

CN跟踪算法的学习与MATLAB代码简介

通道数过多会使计算量过大，文中使用PCA降维的方法从11个通道选出2个主要的通道进行处理，这
C-PENG·2020-08-19 04:41

机器学习中的PCA降维作用

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。下面，将从简介、计算步骤、应用三方面进行理解PCA的降维作用。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
城市中迷途小书童·2020-08-19 03:27

建模方法（八）-PCA主成分分析算法

这也容易理解，毕竟分散的数据更容易区分开来，PCA的降维方式），数据更易于区分——这就是PCA降维的核心思想。举个简单例子：学生与他的成绩其中语文成绩都是
linjiet·2020-08-19 03:23

人脸识别SVM算法实现--参考麦子学院彭亮机器学习基础5.2

#本例为人脸识别的SVM算法#首先fetch_lfw_people导入数据#其次对数据进行处理，首先得到X,y,分割数据集为训练集和测试集,PCA降维,然后训练#最后查看正确率，classification_report
fukaixin12·2020-08-18 14:33

典型相关分析

我们借用PCA降维的思想，先从两组变量中分别提取主成分u和v，然后u和v的相关程度达到最大，这样就把研究两组变量之间的相关问题转化为研究两个变量u和v之间的相关问题。
彼得纲·2020-08-18 11:14

GCN及代码实现

GCN文章目录GCNGCNpython代码实现一、空手道俱乐部问题二:给边和节点赋予特征三:定义一个GCN四:数据准备和初始化五:训练和可视化（1）完整代码：六、改进（1）PCA降维后展示分类结果六、所有代码
不染心·2020-08-17 02:17

视觉算法原理-LBPH 特征用于人脸检测

而人脸身份匹配算法就有一下几种算法:基于PCA降维、基于LDA降维、基于LBPH特征在前面的人脸识别实战文章中，我们使用了LBPH作为人脸身份识别的算法，接下来我们详细介绍一下LBPH到底是什么原始的LBP
XMing666·2020-08-16 22:38

LDA(线性判别式分析)以及与PCA降维之间的区别

reference:http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943首先说一下协方差矩阵，之前大家肯定都学过，忘了的可以稍微看一眼：LDA是多个类的之前的判别，一个类之间的数据我们可以用方差或者标准差，但是多个类之间显然不能再用varorstd-var,这时候就要用到cov.协方差：cov(X,Y)=i(1...n)(Xi-X_mean
jinmingz·2020-08-16 10:31

LDA和PCA降维总结

文章目录线性判别分析（LDA）LDA思想总结图解LDA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与PCA的区别线性判别分析（LDA）LDA思想总结线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是
vector_xfy·2020-08-16 10:56

降维-机器学习（machine learning）笔记（Andrew Ng）

降维降维的定义及作用一：数据压缩降维作用二：数据可视化降维算法：主成分分析（PCA）压缩重现如何选择主成分数量k运用PCA降维降维（dimensionalityreduction）作为课程中所讲的第二种无监督学习方法
阶艺勿听·2020-08-16 08:50

LDA线性判别分析

问题之前我们讨论的PCA降维，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。如果我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。
Rnan-prince·2020-08-16 07:39

线性判别分析（LDA）-白话讲解

不同于PCA降维使用最大化方差的思想，LDA的基本思想是将数据投影到低维空间后，使得同一类数据尽
Xiaofei@IDO·2020-08-16 07:13

图像白化处理，协方差求解，PCA白化

在OpenCV中，cvCalcPCA函数可以直接调用进行PCA降维。以前在人脸识别的程序中，我曾经调用过这个函数，这次再次使用，但是却出错了。
lien0906·2020-08-15 11:34

数据标准化与PCA白化原理探索

这些操作对于PCA降维效果到底有什么影响？这篇文章从PCA白化入手，探究这些trick背后的原因。1Whitening（白化）白化1有两种，一种是PCAWhitening，一种是ZCAWhite
July_Zh1·2020-08-15 10:38

使用卷积神经网络（CNN）做人脸识别

details/81633120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
崔崔是我·2020-08-14 01:46

PCA计算点云的法线

比如二维散乱的点：经过PCA降维后,变成了一维直线,而该直线保证点尽可能分散,变成如下图(跟最小二乘是一样的)：具体原理可参考http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html
xiachong27·2020-08-13 23:03

sklearn实现PCA降维

PCA数据分析pca听起来是不是很不怎么样，但是但凡你是大数据方向的，那么你可就要警惕一下了，没了它你可能会无从下手对于上千，万维度的数据特征处理起来，下来我就先简单解释一下PCA是何方神圣PCA概要PCA的思想是将n维特征映射到k维上（kK），其中K对于N维一般而言会降低很多，但是K维的特征维度并不会完全保留N维特征的所有，PCA就是从冲选取特定数量的方差最大的那些特征（方差大你可以直接理解为区
争取不掉头发的我·2020-08-13 22:41

8-PCA降维实战

importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_csv('./data/iris.data')print(df.head())5.13.51.40.2Iris-setosa04.93.01.40.2Iris-setosa14.73.21.30.2Iris-setosa24.63.11.50.2Iris-setosa35.03.61.40.2Iris-setosa
进击的小杨人·2020-08-13 22:12

python实现PCA

★PCA个人理解：PCA降维是通过变换坐标系，来尽可能的减少信息损失。
微凉下午茶·2020-08-13 22:43

卷积神经网络特征提取并放入SVM

维特征向量，将一系列特征向量作为输入，放入SVM中进行分类（用的是matlab版libsvm），实验结果如下数据集plant_photos12（12种，每种50~100张图像）训练集—验证集不降维（%）PCA
ZLuby·2020-08-13 21:16

scikit-learn使用PCA降维小结

本文在主成分分析（PCA）原理总结和用scikit-learn学习主成分分析(PCA)的内容基础上做了一些笔记和补充，强调了我认为重要的部分，其中一些细节不再赘述。Jupiternotebook版本参见我的github:https://github.com/konatasick/machine_learning_note/blob/master/pca.ipynbPCA的思想PCA（Princip
weixin_38166557·2020-08-13 21:12

PCA降维学习

PCA参考文章1----基的变化是空间的变化PCA的思路：将数据所在的维度用基表示，所谓的降低维度就是将数据乘以一个比现在维度小的基，然后数据就分布到维度小里面去了。将数据从一个空间映射到另一个空间。只是降低维度是没有意义的，我们希望降低维度的同时，可以让数据更好的分类，所以PCA是有分类的作用的，当数据们因为维度映射到不同的位置，那就是一种分类。如何选择基才是最优的。或者说，如果我们有一组N维向
阿猫的自拍·2020-08-13 21:32

关于PCA降维中遇到的python问题小结

由于论文需要，开始逐渐的学习CNN关于文本抽取的问题，由于语言功底不好，所以在学习中难免会有很多函数不会用的情况.....￣へ￣主要是我自己的原因，但是我更多的把语言当成是一个工具，需要的时候查找就行~~~~但是这也仅限于搬砖的时候，大多数时候如果要自己写代码，这个还是行不通的。简单的说一下在PCA，第一次接触这个名词还是在学习有关CNN算法时，一篇博客提到的数据输入层中，数据简单处理的几种方法之
weixin_30335575·2020-08-13 20:46

（Python实现）数据PCA降维白化和L2归一化-深度学习实践常用数据预处理

在深度学习网络训练之前，一般需要对数据进行预处理1：减去均值，然后归一化2：PCA白化本文从python代码实现的角度去实现它首先生成一个随机数组用于实验，维度是（40,500），代表有40个样本，每个样本的维度是500维。fromnumpyimportrandomX=random.random(size=(40,500))1：减去均值，然后归一化X-=np.mean(X,axis=0)#减去均值
Camaro_XL·2020-08-13 20:29

机器学习--降维技术PCA

1.PCA降维原理：PCA属于线性降维方式：X为原空间W为变化矩阵Z为新空间Z的维数要小于X维数，实现了降维处理。
暗夜猎手-大魔王·2020-08-13 20:49

PCA降维 python实现

主成分分析,PrincipalComponentAnalysis计算协方差矩阵,由于是hermitian的,所以100%可正交对角化而且特征值一定非负求出特征值特征向量以后,取特征值比较大的那几个方向构成线性空间,把数据投影上去就OK了补详细公式推导:http://blog.csdn.net/u013648367/article/details/73824049importosimportnump
海淼林·2020-08-13 20:31

【机器学习】【PCA-2】PCA主成分分析的降维的Python实现 + 代码讲解

PCA降维后的降维矩阵的协方差矩阵要求是对角矩阵，每个维度特
CV_ML_DP·2020-08-13 19:30

【PCA降维】

笔者粗浅归纳：PCA降维，主要运用了两个概念：方差&协方差。
Wendy冬雪飘·2020-08-13 19:25

Python 之 sklearn 实现 PCA 降维

ExplainedVariance累计贡献率又名累计方差贡献率不要简单理解为解释方差，它是PCA降维维度的重要指标，一般选取累计贡献率在90%左右的维度作为PCA降维的参考维度。
Ellating123·2020-08-13 19:06

人工智障学习笔记——机器学习(11)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
九日王朝·2020-08-13 18:12

主成分分析法PCA降维

转载自：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80632779##Python实现PCAimportnumpyasnpdefpca(X,k):#kisthecomponentsyouwant#meanofeachfeaturen_samples,n_features=X.shapemean=np.array([np.mean
芥末·2020-08-13 18:33

Scikit-Learn （浅谈PCA降维算法）

注：PCA算法流程，此处不做介绍。Scikit中KMeans的参数说明：classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver=’auto’,tol=0.0,iterated_power=’auto’,random_state=None)具体参数可以参考：网站https://www.w3c
Micheal超·2020-08-13 18:18

sklearn降维算法：PCA、LDA、MDS、流形学习Isomap

一、PCA降维（主成分分析）PCA是最常用的无监督降维算法其原理是寻找方差最大维度，只是最大化类间样本的方差例如，已知存在数据点如下图PCA算法寻找方差最大维度PCA案例：iris降维%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdecompositionfromsklearnimportdatasetsiris
qq_42797457·2020-08-13 18:45

【Python学习】 - sklearn - PCA降维相关

1、PCA算法介绍主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。一般我们获取的原始数据维度都很高，比如1000个特征，在这1000个特征中可能包含了很多无用的信息或者噪声，真正有用的特征才100个，那么我们可以运用PCA算法将1000个特征降到100个特征。这样不仅可以去除无用的噪声，还能减少很大的计算量。主成分分析不是一种预
韬光养晦_·2020-08-13 17:35

使用Sklearn模块建立聚类、回归、分类模型并评价

数据预处理和降维首先来学习下加载数据集、划分数据集、数据预处理以及PCA降维#加载数据集fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()
自由小节奏·2020-08-13 17:23

Python3.x中sklearn机器学习库中PCA参数问题

PCA为主成分分析库导入方式：fromsklearn.decompositionimportPCA其中默认有三个主要参数：n_components此参数可以帮我们指定希望PCA降维后的特征维度数目，可以是
DoubleFly安·2020-08-13 16:53
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