pca降维python实例

onnx模型如何增加或者去除里面node，即修改图方法

下面两个Python实例提供了修改思路。
丶Shining·2022-12-26 11:27

OPENCV实现PCA+SVM

最近在做人脸识别，得到特征向量以后想要再做PCA降维，降维后的结果作为SVM训练的字典。在做PCA降维的过程中遇到一些问题，希望看到的大牛帮忙解决一下，有兴趣的朋友也可以帮忙看看是哪里有问题。
塬莱·2022-12-25 09:32

集成学习Day6 sklearn分类模型的评估、优化与基于SVM的人脸分类实例

1.模型评估与优化（1）超参数选择A使用网格搜索选择超参数B使用随机搜索选择超参数（2）模型评估（以乳腺癌数据集二分类为例）A混淆矩阵BROC曲线2.基于SVM的人脸分类（1）数据集（2）数据处理——PCA
Fox_Alex·2022-12-25 09:59

python pca降维常见问题_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_39860952·2022-12-24 10:33

数据特征处理pca降维-小结

1.降维的主要目的是为了减少训练样本的时间，只保留重要的特征，去掉一些无关紧要的特征，至于是去掉哪些特征，保留哪些特征，这个就是pca要做的事情了，类似以下的例子：日期湿度温度是否购买衣服2022920是20221926是20221526否是否购买衣服与否和日期关系不大，和温度和湿度的关系比较大，这个结论从数学意义上说就是去掉方差小的特征，保留方差比较大的特征，这就是PCA的目的--顺便说一句，其
lixia0417mul2·2022-12-24 10:28

【视频】主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例|数据分享|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22492最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告，包括一些图形和统计输出。降维技术之一是主成分分析(PCA)算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据高维数据集的处理可能是一个复杂的问题，因为我们需要更高的计算资源，或者难以控制机
·2022-12-23 23:51

Python实例分割 YOLOv5 segment使用教程（完善中）

目录一、直接试用方式1、代码下载与环境配置2、代码测试（1）、模型训练（可以跳过）（2）、模型预测二、制作自己的数据集1、labelme制作标签2、json转txt三、用YOLOv5跑自己的数据集1、train.py参数修改2、predict.py参数修改本文是我在使用YOLOv5时，做的一些过程记录，按照步骤走应该能够跟我获得相同的结果，初次写这种类型的文章，排版之类的可能不太好看，内容也不够充
此彼之间白夜幻想·2022-12-23 21:52

【Python实例第18讲】affinity propagation聚类算法

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）在统计和数据挖掘里，affinitypropagation(AP)是一种基于数据点之间的“信息传递”的聚类算法。与k-means等其它聚类算法不同的是，AP不需要在聚类前确定或估计类的个数。类似于k-medoids,AP需要寻找原型(exemplars),即，代表类的输入集里的成员。AP算法广泛应用于计算机视觉和计
Goodsta·2022-12-23 14:30

用CNN做垃圾分类，最后达到90准确度

训练的每次epoch喂固定数量随机转换的图片，提高模型的鲁棒性和泛化能力构建模型模型总结训练模型TestingPREDICTIONAccuracyGraphImprove可选改进（不一定有效）将图片灰度化PCA
Adolph天·2022-12-23 01:38

matlab pca 图像压缩,【原】特征/SVD分解（图像压缩）/PCA降维简介

说明：实际上EVD(特征分解)是SVD的一种特殊情况；逆是伪逆的特殊情况？，这在最小二乘当中有应用。在“8点法”求解本质矩阵当中会有SVD分解，在3D到3D空间转换中，算法icp有SVD解法。SVD作为一种分解矩阵的方法，有着广泛应用。一、特征分解(手写word截图)1%%Matlab验证代码2a=[123;213;336]3[x,y]=eig(a)%%x矩阵每一列代表lamda123对应的特征向
Eason Rain·2022-12-22 11:46

使用PCA对彩色图片降维

PCA对图片降维1.原图片2.PCA降维思路3.代码4.k=5效果图5.结论1.原图片2.PCA降维思路1、小灰灰图片（407，367）2、求图片407行每行的均值mean，再将407行每行元素各自减去对应行的均值
汝-鄢玫芳·2022-12-22 11:16

机器学习—PCA降维

从二维降到一维：主成分分析（PCA）就是在尽可能保留数据特征的情况下，降低数据的维度。在sklearn.decomposition.PCA中，使用的是SVD（奇异值分解）的方法进行降维。首先定义平面上四个点的坐标：x=[[2,0],[2,2],[6,1],[0,0]]fromsklearn.decompositionimportPCA将n_components参数设为2，只旋转不降维来观测坐标轴的
2rui13·2022-12-22 11:16

Python利用PCA压缩图片

Python利用PCA压缩图片参考Python利用PCA对图片进行降维处理PCA降维维度样本数feature数1、python代码实现PCA这里先将1280的1D向量转变成2D图片之后，再进行PCA降维处理
王小希ww·2022-12-22 11:15

pca降维python实例_主成分分析(Principal component analysis, PCA)例子–Python | 文艺数学君...

摘要这一篇是关于PCA的实战,我们会举一个例子,看一下PCA具体在实战中是如何来进行的.同时我们会比较同一个数据下,使用PCA(主成分分析)和FA(因子分析)得到结果的不同.简介这一篇文章主要介绍关于主成分分析(Principalcomponentanalysis,PCA)的一个应用,主要看一下在实做的时候应该如何来进行.同时会比较一下使用PCA和FA两种方法得到的结果的不同.我们会对iris数据
weixin_39566864·2022-12-20 15:07

计算思维与数据科学 K-Means聚类模型信用卡用户风险评估 python连接数据库来处理数据

强制停卡、退票为1、拒往记录为2的记录；4）丢弃频率为5、刷卡金额不等于1的数据；2、构造信用卡客户风险评估关键特征1）根据特征瑕疵户、逾期、呆账、强制停卡记录、退票、拒往记录，构建历史行为特征(使用PCA
qq_45770502·2022-12-19 17:08

PCA人脸识别降维+PCA实现噪音过滤--from 菜菜机器学习

PCA与特征选择的区别在于特征选择后的特征矩阵是可读的，而PCA降维之后的新特征向量是不可读的，PCA是将已存在的特征进行压缩，降维完毕后的特征不是原本特征矩阵中的任何一个特征，而是通过某些方式组合起来的新特征
talle2021·2022-12-18 10:22

Polynomial多项式升维和PCA降维

Polynomial多项式升维和PCA降维--潘登同学的MachineLearning笔记文章目录Polynomial多项式升维和PCA降维--潘登同学的MachineLearning笔记(简单回顾)多元线性回归模型
PD我是你的真爱粉·2022-12-18 10:52

机器学习：Kernel PCA核主成分分析

1.kernelPCA概述核主成分分析（KernelizedPCA，KPCA）利用核技巧将d维线性不可分的输入空间映射到线性可分的高维特征空间中，然后对特征空间进行PCA降维，将维度降到d′维，并利用核技巧简化计算
Be-real·2022-12-18 10:17

Python实现聚类分析和数据降维

目录KMeans聚类算法实战——KMeans聚类分析PCA降维原理实战_PCA对红酒数据降维并可视化实战_KPCA核主成分分析实战_t-SNE数据降维KMeans聚类算法KMeans算法介绍K-Means
艾派森·2022-12-17 23:51

压缩感知笔记——动态模态分解（DMD）

动态模态分解（DMD）前言特征值分解奇异值分解（SVD）动态模态分解（DMD）参考今天在阅读论文时，文中设计到较多动态模态分解的知识，因此学习了一下，记录一哈~前言动态模态分解DMD其思想与机器学习中的PCA
公木·2022-12-17 10:39

使用PCA降维方法的人脸识别实验（经验总结

这个实验其实是这学期选的模式识别课程的第一个实验，老师已经给好了基本的源代码，我们只需要运行就行了。但是由于老师可能是用Matlab写的程序，而我用的是免费的开源软件Octave。Octave里面没有包含Matlab中那么多的内置函数，像源代码中用于直方图均衡化的histeq（）就没有，所以之前运行的时候一直出现histequndefined的错误。后来我就在网上搜了一些能实现直方图均衡化的源码，
zoombinde·2022-12-16 11:22

利用Python sklearn的SVM对AT&T人脸数据进行人脸识别

其中包含了使用Python画图，遍历文件，读取图片，PCA降维，SVM，交叉验证等知识。0.数据说明预处理下载AT&T人脸数据（http://www.cl.cam.ac.uk/researc
weixin_30394333·2022-12-16 10:26

模式识别Eigenface_PCA

EigenFace方法人脸识别模式识别EigenFace方法人脸识别PCA降维Eigenface算法MATLAB代码程序结果PCA降维●为什么要降维：原始观察空间中的样本具有极大的信息冗余；样本的高维数引发分类器设计的
overwhelmed#·2022-12-16 10:25

白板推导系列Pytorch-PCA降维

白板推导系列Pytorch-PCA降维前面在看花书的时候就遇到过PCA，但是花书上的推导和白板推导中的推导不太一样，花书上的推导我至今还没弄清楚，但是这个我懂了，接下来我将以mnist数据集为例实现PCA
孤独腹地·2022-12-16 09:31

模式识别作业--人脸识别（python+PCA+pytorch神经网络）

模式识别作业–人脸识别（python+PCA+pytorch）1、实验原理该实验通过PCA降维+BP神经网络的算法实现对人脸数据集中人脸数据的识别2、实验步骤1、图片预处理首先将测试集和训练集图片转化为灰度图
愤怒的potato·2022-12-16 09:28

python降维中特征维度的问题

python降维中特征维度的问题最近在学PCA降维，参考的是李航老师的统计学习方法第二版，自己上手编程时发现按照李航老师P310页公式16.39来定义样本数据时出现了一些问题，特此记录以供日后翻阅sklearn
nofaliure·2022-12-14 22:48

【Python实例第6讲】多标签分类

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）分类原理本例模拟一个多标签文档分类问题。数据集根据下面的过程随机产生。选择标签数n:来自泊松分布。选择一个类别c:来自多项分布。选择文档长度k:来自泊松分布。选择一个单词w:来自多项分布。在上述过程里，使用拒绝采样(rejectionsampling)确保n>2,文档长度不是0.同样地，我们也拒绝已经被选择的类。被
Goodsta·2022-12-14 16:21

【机器学习基础】无监督学习（1）——PCA

https://edu.csdn.net/course/detail/35475前面对半监督学习部分作了简单的介绍，这里开始了解有关无监督学习的部分，无监督学习内容稍微较多，本节主要介绍无监督学习中的PCA
qq_43479892·2022-12-14 03:17

PCA降维+SVM 算法进行人脸识别

PCA降维+SVM算法进行人脸识别SVM基本原理：给定训练样本集，在特征空间上找到一个分离超平面，将样本点分到不同的类。其中当且存在唯一的分类超平面，使得样本点距离分类超平面的距离最大。
Miya Jia·2022-12-13 20:47

PCA降维后出现准确率低的问题的一种解决方法经验

本文主要记录在学习PCA时，对训练和测试集分别降维后出现准确率低情况的解决方案使用MNIST数据集，以linearSVC作为分类器，练习PCA降维。
墨放·2022-12-13 20:10

C/C++实现PCA降维以及故障监测

之前使用Matlab进行过关于PCA的研究，应用于故障诊断与监测中，为了方便以后与其他平台进行耦合，采用C/C++语言实现，参考了很多人编写的C/C++代码，也走过一些弯路，针对相关学习在此记录下来，有需要的朋友可以参考。一些降维算法PrincipalComponentAnalysis（PCA）LinearDiscriminantAnalysis（LDA）Locallylinearembeddin
xajd菜鸟·2022-12-13 20:39

python pca降维_哈工大硕士实现了 11 种经典数据降维算法，源代码库已开放

网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果；非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。01为什么要进行数据降维？所谓降维，即用一组个数为d的向量Zi来代表个数为D的向量Xi所包含的有用信息，其中d通常，我们会发
weixin_39714383·2022-12-13 20:21

基于LBP和PCA的人脸性别识别方法

目录基于LBP和PCA的人脸性别识别方法摘要目录图片的导入与预处理导入图片预处理LBP特征的提取LBP的改进与优化旋转不变的LBPLBP特征提取全局特征PCA降维SVM分类器图片的导入与预处理导入图片预处理直方图均衡化
Tsingfeng_math·2022-12-13 18:33

Python实例：小游戏20148

本节教程通过2048的小游戏快速、完整地呈现了使用Python语言编程的过程，将之前介绍的内容有机地结合在了一起。2048是一款流行于手机、平板等终端设备上的益智小游戏，最早于2014年3月发行，主界面如图1所示。图1：2048小游戏的主界面其游戏规则是：每次可以选择上下左右其中一个方向去滑动，每滑动一次，所有的数字方块都会往滑动的方向靠拢，系统也会在空白的地方随机出现一个数字方块，相同数字的方块
梦魇java·2022-12-13 16:45

python对list排序,python中list排序

对List进行排序，Python提供了两个方法方法1.用List的内建函数list.sort进行排序list.sort(func=None,key=None,reverse=False)Python实例
hihoen0908·2022-12-13 08:56

python list排序_python list排序的两种方法及实例讲解

对List进行排序，Python提供了两个方法方法1.用List的内建函数list.sort进行排序list.sort(func=None,key=None,reverse=False)Python实例
weixin_39943926·2022-12-13 08:26

python列表排序方法-python list排序的两种方法及实例讲解

对List进行排序，Python提供了两个方法方法1.用List的内建函数list.sort进行排序list.sort(func=None,key=None,reverse=False)Python实例
weixin_39974223·2022-12-13 08:26

python list排序的两种方法及实例讲解

对List进行排序，Python提供了两个方法方法1.用List的内建函数list.sort进行排序list.sort(func=None,key=None,reverse=False)Python实例
Python热爱者·2022-12-13 08:22

python主成分分析法降维_机器学习（七）：主成分分析PCA降维_Python

六、PCA主成分分析(降维)github地址：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python全部代码1、用处数据压缩(DataCompression),使程序运行更快可视化数据，例如3D-->2D等……2、2D–>1D，nD–>kD如下图所示，所有数据点可以投影到一条直线，是投影距离的平方和(投影误差)最小注意数据需要归一化处理思路是找1个向
weixin_39718888·2022-12-12 16:21

高维数据PCA降维可视化(KNN分类)

在做机器学习的时候，经常会遇到三个特征以上的数据，这类数据通常被称为高维数据。数据做好类别分类后，通过二维图或者三维图进行可视化，对于高维数据可以通过PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。详情可参
Klein-·2022-12-12 15:05

基于PCA的人脸识别

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
星宿ZJY·2022-12-12 10:15

时间序列分析的关键问题

特征提取利用深度神经网络或者传统特征工程的方法，例如卷积、多尺度卷积或者PCA降维法。
xiaobin199cs·2022-12-11 22:09

sklearn的系统学习——PCA降维（案例及完整python代码）

在实际操作数据集的过程中，难免会遇到很多高维特征的数据，计算量也会暴增。为了在减少计算量的同时提高算法准确率，可尝试降维。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。下文将列出三个案例，分别是人脸识别、降噪和处理手写数据集。案例一：人脸识别importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdf
weiAweiww·2022-12-11 15:00

机器学习实验（二）

实验二PCA降维一、实验目的理解和掌握PCA原理利用PCA降维，辅助完成一项实战内容。二、实验原理对于矩阵A，有一组特征向量v，将这组向量进行正交化单位化，就能得到一组正交单位向量。
Qutter·2022-12-11 10:01

机器学习-实验二

实验二一、实验目的理解和掌握PCA原理利用PCA降维，辅助完成一项实战内容。二、实验原理对于矩阵A，有一组特征向量v，将这组向量进行正交化单位化，就能得到一组正交单位向量。
Qutter·2022-12-11 10:31

机器学习sklearn-KNN

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之一
kongqing23·2022-12-09 13:57

PCA降维

降维技术场景我们正通过电视观看体育比赛，在电视的显示器上有一个球。显示器大概包含了100万像素点，而球则可能是由较少的像素点组成，例如说一千个像素点。人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像，该图像就给出运动场上球的位置。在这个过程中，人们已经将百万像素点的数据，降至为三维。这个过程就称为降维(dimensionalityreduction)数据显示并非大规模特征下的唯一难题，对数据进行
Sonhhxg_柒·2022-12-09 12:06

第10章 PCA降维技术

PCA算法方法以及sklearn实现方法3.实践目标掌握PCA算法实现方法，能完成python实现PCA算法过程掌握sklearn库的PCA方法，能完成目标数据集的降维任务4.实践案例无5.内容目录1.PCA
撸码的xiao摩羯·2022-12-09 12:32

pca降维

两个矩阵相乘的意义是将右边矩阵中的每一列向量ai变换到左边矩阵中以每一行行向量为基所表示的空间中去选择不同的基可以对同样一组数据给出不同的表示，如果基的数量少于向量本身的维数，则可以达到降维的效果。将一组N维向量降为K维，其目标是选择K个单位正交基，使得原始数据变换到这组基上后，各变量两两间协方差为0（保证两个变量是不相关的），而变量方差则尽可能大（在正交的约束下，取最大的K个方差）。具体原理：【
Mick..·2022-12-09 12:29

Dagum Gini Decomposition，Dagum基尼系数分解的python实例

背景基尼系数（GiniindexorGiniCoefficient），是国际上通用的、用以衡量一个国家内或地区内总体居民收入差距的常用指标之一。但是其全局性的特征也意味着缺少了局部的收入（或发展等）的相对区域化的信息。在97年CamiloDagnum介绍了一种对Gini系数进行区域化分解的方法，用以将基尼系数这个相对宏观的数值描述分解为子区域内差距、子区域间差距等相对细节的描述以及超变密度。而这样
wsxyh1071652438·2022-12-08 20:24
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