声明：本文转载自http://my.oschina.net/gujianhan/blog/225241 一、简介 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询 ...
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2017-01-10 21:08:42
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主成分分析（Principal components analysis，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。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。 1. PCA的思想 PCA顾名思义，就是找出数据里最 ...
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2016-12-31 21:50:57
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一.K-L变换 说PCA的话，必须先介绍一下K-L变换了。 K-L变换是Karhunen-Loeve变换的简称，是一种特殊的正交变换。它是建立在统计特性基础上的一种变换，有的文献也称其为霍特林（Hotelling）变换，因为他在1933年最先给出将离散信号变换成一串不相关系数的方法。K-L变换的突出 ...
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2016-12-31 17:59:28
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【引言】--PCA降维的作用 面对海量的、多维（可能有成百上千维）的数据，我们应该如何高效去除某些维度间相关的信息，保留对我们“有用”的信息，这是个问题。 PCA给出了我们一种解决方案和思路。 PCA给我的第一印象就是去相关，这和数据（图像、语音）压缩的想法是一致的。当然，PCA像是一种有损的压缩算 ...
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2016-12-19 21:26:29
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转载请声明出处：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一 ...
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2016-12-12 23:46:00
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原理： 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析（Principal Component Analysis）原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法，通过析取主成分显出最... ...
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2016-12-01 03:44:48
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主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。这里以处理自然图像为例作解释。 1.计算协方差矩阵： 按照通常约束，x为特征变量，上边表示样本数目，下标表示特征数目。这里样本数为m。 ...
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2016-11-24 19:11:25
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第8章 PCA：构建股票市场指数 有监督学习：发掘数据中的结构，并使用一个信号量评价我们在探索真实情况这项工作是否进行得很好。 无监督学习：发掘数据中的结构，但没有任何已知答案指导 主成分分析（Principle Components Analysis, PCA）：根据每一列包含原始数据信息的多少， ...
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2016-10-22 11:47:14
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主成份分析： 主成份分析是最经典的基于线性分类的分类系统。这个分类系统的最大特点就是利用线性拟合的思路把分布在多个维度的高维数据投射到几个轴上。如果每个样本只有两个数据变量，这种拟合就是 其中和分别是样本的两个变量，而和则被称为loading,计算出的P值就被称为主成份。实际上，当一个样本只有两个变... ...
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2016-10-16 09:34:36
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这周的编程作业主要是两方面内容。 1.K-means聚类。 2.PCA（Principle Component Analys）主成分分析。 方式主要是通过对图像的聚类实现压缩图像，后来发现PCA也可以通过对主特征值的提取实现压缩图像的目的。很有意思，具体的内容参见本分类中的另外两篇博文，图像压缩方法 ...
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2016-10-02 12:45:19
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