概述 PCA（principal components analysis）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 ...
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2020-06-18 10:57:17
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 提取到的所有特征中选择和类标签有关的特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后不改变值。 2、PCA PCA即主成分技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降唯的思想，把多指标转化为少数几个综合指标一种常见的数据分析方式，常用于高维数据 ...
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2020-05-04 21:13:08
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：原始数据中，有许多特征值是一样的，去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，才可以更容易看清真相。 2、PCA：即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 二、并用 ...
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2020-05-01 22:16:31
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人脸识别是机器学习和机器视觉领域非常重要的一个研究方向，而特征脸算法是人脸识别里非常经典的一个算法，EigenFaces 是基于PCA (principal component analysis) 即主分量分析的。
一张尺寸为 w×h w \times h 的人脸图像 IiI_{i}可以看成是一个 D×1D \times 1 的列向量, x∈RD \mathbf{x} \in R^{D}，其中...
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2016-05-12 11:56:17
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Principal components analysis
这一讲，我们简单介绍Principal Components Analysis(PCA)，这个方法可以用来确定特征空间的子空间，用一种更加紧凑的方式（更少的维数）来表示原来的特征空间。假设我们有一组训练集{x(i);i=1,...m}\{x^{(i)}; i=1,...m \}，含有m个训练样本，每一个训练样本x(i)∈Rnx^{(i)...
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2016-05-12 11:37:10
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本实验的目的是学习和掌握PCA主分量分析方法和Fisher线性判别方法。首先了解PCA主分量分析方法的基本概念，理解利用PCA 分析可以对数据集合在特征空间进行平移和旋转。实验的第二部分是学习和掌握Fisher线性判别方法。了解Fisher线性判别方法找的最优方向与非最优方向的差异，将高维分布的数据进行降维，并通过Fisher线性判别方法实现高维数据在一维中分类。...
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2015-04-19 08:53:40
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