瞎搞系列-PCA算法一、背景一直在用,但是有时候忘记了,还有一个就是协方差矩阵的一个更新。PCA是一种比较常用的降维技术,PCA的思想就是将n维的特征映射到k维上面去,k维全部为正交矩阵,则k维为主元。其实和现在的...
瞎搞系列-PCA算法一、背景一直在用,但是有时候忘记了,还有一个就是协方差矩阵的一个更新。PCA是一种比较常用的降维技术,PCA的思想就是将n维的特征映射到k维上面去,k维全部为正交矩阵,则k维为主元。其实和现在的...
总结一下PCA的东西[1] 参考(1)
PCA的理论知识以及与K-L变换的关系 PCA是主成分分析(Principal Com...
特征降维-PCA 在进行图像的特征提取过程中,提取的特征维数太多经常会导致特征匹配时过于复杂,大量消耗系统资源,所以需要采用特征降维的方法。所谓的特征降维就是采用一个低纬度的特征来表示高纬度。一般的,特征...
当数据集变量间不相关,协方差矩阵是对角矩阵,协方差为0,也是正定矩阵,存在逆矩阵。当数据集变量间线形相关,协方差矩阵是奇异的,矩阵的逆矩阵则不存在,导致问题。基于协方差矩阵的统计方法可能不可靠,例如:...
一. 问题分析采用机器学习算法对usps和mnist两个数据集完成手写数字识别任务。1.1. 数据集介绍MNIST MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST)。...
在之前的博客中提到过参考链接,由于PCA涉及的数学手段包括矩阵、特征值和特征向量,参考笔记-矩阵与特征值这一篇,对其有一定理解后再来看PCA算法就比较清晰了。 首先给出PCA算法: 对所有样本进行中心化:xi...
在SIFT的基础上,又陆续诞生了其他的变体:PCA-SIFT和GLOH(Gradient Location-Orientation Histogram)。PCA-SIFTSIFT特征提取主要分为4步:尺度空间构建,关键点定位,主方向分配,生成特征描述子。PCA-SIFT的前3步...
PCA(Principal Component Analysis)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...
1、 问题描述 下表1是某些学生的语文、数学、物理、化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系。那么一眼就能看出来,数学、物理、化学这三门课的成绩构成了这...
关于pca数学原理和算法,从统计学方面入手,设计多维随机变量的协方差矩阵等。 相关下载链接://download.csdn.net/download/huade20/10417177?utm_source=bbsseo
传统的一维PCA和LDA方法是在图像识别的时候基于图像向量,在这些人脸识别技术中,2D的人脸图像矩阵必须先转化为1D的图像向量,然后进行PCA或者LDA分析。缺点是相当明显的: 一、转化为一维之后,维数过大,计算量...
之前的 “机器视觉入职培训” 文章都是基于一些图像最基本、最... 这里需要学习到机器视觉中的图像特诊检测算法,例如经典的有PCA、HOG、LBP等,在接下来的文章中详细介绍这些算法,希望对新入职的小伙伴有更好的帮助。
人脸识别仿真,提取ORL人脸数据库的协方差矩阵S的特征值和特征向量,通过PCA降维后人脸识别+含代码操作演示视频 运行注意事项:使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme.m文件,不要直接运行子函数文件。...
PCA变换有几个问题一直想不明白,到写这篇
2.PCA为什么要用协方差矩阵以及协方差矩阵的特征值特征向量降维 既然是降维,就要考虑降低哪些维度以及保存哪些维度,一个简单的想法是: 保留重要的,这样可以更好的保留原始数据的信息,以防信息缺失 所以怎样...
输出: Cov:协方差矩阵corr:相关矩阵Cov:预测协方差PCorr:预测相关性PRt:预测回报PRterr:预测返回错误NumFac:PCA 中使用的因子数COEFF:是一个 P×P 矩阵,每列包含系数对于一个主成分。 SCORE:对应于观察,...
核主成分分析
PCA主成分分析中离不开协方差矩阵,现在把关于协方差矩阵计算的推导过程记录下来,便于以后理解程序。 由于点云是三维的,所以其协方差矩阵可以表示为: C=[Cov(X,X)Cov(X,Y)Cov(X,Z)Cov(Y,X)Cov(Y,Y)Cov(Y,Z)Cov(Z,...
PCA的步骤: 1 先将数据中心化; 2 求得的协方差矩阵; 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量; 4 将特征值与特征向量进行排序; 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向; 6 求出降维后的数据;
3 主成分分析Principal Component Analysis,PCA。最常用的降维方法。3.1 怎么来的?正交属性空间中,如何用一个超平面,对所有样本进行恰当表达? 最近重构性:样本点到该平面的距离足够近。要表达就要比较相似,...
PCA-SIFT是对传统SIFT算法的改进,由Yan Ke等人在《PCA-SIFT: A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors》中提出,论文中采用PCA(Principal Component Analysis)把SIFT特征描述子从128维降到...
这段代码分别计算了PCA的方差、协方差矩阵的最大特征值、以及PCA与协方差矩阵最大特征值对应的特征向量的差异估计。其中,第一行代码计算了PCA的方差,即PCA与协方差矩阵的内积。第二行代码使用numpy中的eig函数计算...
一、数据降维技术 主要有三种:PCA(主成分分析法)、FA(因子分析法)、ICA(独立成分分析法),应用最广范、最广为人知的就是PCA方法,这里主要分析PCA方法。二、PCA 首先要知道的是PCA降维的原理和目的是什么? ...
文章由两部分构成,第一部分主要讲解PCA算法的步骤,第二部分讲解PCA算法的原理。 那么首先进入第一部分 --PCA算法的步骤 ① 样本矩阵X的构成 假设待观察变量有M个,其实相当于一个数据在M维各维度...