”协方差-PCA“ 的搜索结果

     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...

     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...

     1. 原理推导 最大化投影方向的方差来的...def pca(dataMat, k): # 求每一列的均值 mean = np.mean(dataMat, axis=0) xMat = dataMat - mean # 协方差矩阵 covMat = np.dot(xMat.T, xMat) # 特征值特征向量 ...

     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...

     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-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...

     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...

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