【人脸识别】SVM和PCA人脸识别【含GUI Matlab源码 369期】
⛄一、简介 1 PCA-SVM原理1.1 主成分分析PCA 本文处理的所有原始图片都是112x 92大小的pgm格式图片, 每幅图片包含10304个像素点, 每一行代表一个样本,维数就是10304维。维数过大使得数据处理工作十分复杂,同时,图片特征之间的强相关性还会导致“维数灾难”。快速高效的人脸识...
全面理解主成分分析(PCA)和MNIST数据集的Python降维实现
注:本博文为原创博文,如需转载请注明原创链接!!! 这篇博文主要讲述主成分分析的原理并用该方法来实现MNIST数据集的降维。一、引言 主成分分析是一种降维和主成分解释的方法。举一个比较容易理解的例子,如果将三维世界的可乐罐子踩一脚变成二维的,踩的过程就是降维。可以有很多种方法,比如将可乐...
机器学习-PCA主成份分析详细解说及代码实现
本站原创文章,转载请说明来自《老饼讲解-机器学习》ml.bbbdata.com 目录 一. PCA主成分分析思想介绍 1.1 主成份分析思想 1.2 什么是主成份 二. PCA主成分分析的数学描述 2.1 主成份分析的数学表达 2.2 主成份系数矩阵A的约定 2.3 主成份分析需要输出什么 ...
opencv学习之路(39)、PCA
一、PCA理论介绍网上已经有许多介绍pca原理的博客,这里就不重复介绍了。详情可参考http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401计算过程数据互换二、opencv代码#include<opencv2/opencv.hpp>...
基于TensorFlow理解三大降维技术:PCA、t-SNE 和自编码器
在我们开始之前,先看一个问题:如果你要为以下案例选择一种降维技术,你会怎么选? 1. 你的系统可以使用余弦相似度测量距离,但你需要将其可视化,以便不懂技术的董事会成员也能理解,这些人可能甚至从来没听说过余弦相似度;你会怎么做? 2. 你有必要将数据的维度压缩到尽可能最低,你的限制是要保留大约 80%...
降维算法--PCA 与 t-SNE
PCA是大家所熟知的降维算法,但是线性降维虽然简单,其局限性也很明显,难以实现高维数据在低维空间的可视化。 t-SNE是非线性的降维算法,能实现高维到低维的可视化映射,但因为涉及大量的条件概率、梯度下降等计算,时间和空间复杂度是平方级的,比较耗资源。 t-SNE几乎可用于所有高维数据集,广泛应用于图...
sklearn中调用PCA算法
sklearn中调用PCA算法PCA算法是一种数据降维的方法,它可以对于数据进行维度降低,实现提高数据计算和训练的效率,而不丢失数据的重要信息,其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示:#sklearn中调用PCA函数进行相关的训练和计算(自定义数据)import numpy as...
Opencv PCA Microsoft C ++异常:cv ::内存位置的异常
I have a strange problem. I'm training a pca with a vector of data (Mat myData) as such: 我有一个奇怪的问题。我正在用一个数据向量(Mat myData)训练一个pca: PCA pca(myData, Mat(...
Python机器学习之PCA降维算法详解
今天带大家复习python机器学习的知识点,文中对PCA降维算法介绍的非常详细,对正在学习python机器学习的小伙伴们有很好地帮助,需要的朋友可以参考下
【机器学习】--主成分分析PCA降维从初识到应用
一、前述主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。PCA的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主成分,是...
【机器学习】主成分分析PCA(Principal components analysis)
1. 问题真实的训练数据总是存在各种各样的问题:1、 比如拿到一个汽车的样本,里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征,也有“英里/小时”的最大速度特征,显然这两个特征有一个多余。2、 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单,里面有三列,一列是对数学的兴趣程度,一列是复习时间,还有一列是考试成绩。...
机器学习入门-主成分分析(PCA)
主成分分析:用途:降维中最常用的一种方法目标:提取有用的信息(基于方差的大小)存在的问题:降维后的数据将失去原本的数据意义向量的内积:A*B = |A|*|B|*cos(a) 如果|B| = 1,那么A*B = |A| * cos(a) 即在B的方向上对A做投影基变化: 如果向量为(3, 2)那么它...
opencv基于PCA降维算法的人脸识别
opencv基于PCA降维算法的人脸识别(att_faces)一、数据提取与处理# 导入所需模块import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport osimport cv2# plt显示灰度图片def plt_show(img): p...
详解主成分分析PCA与奇异值分解SVD-PCA对手写数据集的降维 & 用PCA做噪音过滤【菜菜的sklearn课堂笔记】
视频作者:[菜菜TsaiTsai]链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili]数据预处理章节一直用的这个数据集在本个案例中,由于PCA也有random_state参数,而并未设置,因此结果可能有不同from sklearn.decompo...
详解主成分分析PCA与奇异值分解SVD-降维后的矩阵components_ & inverse_transform【菜菜的sklearn课堂笔记】
视频作者:[菜菜TsaiTsai]链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili]V(k,n)这个矩阵保存在.components_这个属性当中我们之前谈到过PCA与特征选择的区别,即特征选择后的特征矩阵是可解读的,而PCA降维后的特征矩阵式...
R: 主成分分析 ~ PCA(Principal Component Analysis)
本文摘自:http://www.cnblogs.com/longzhongren/p/4300593.html 以表感谢。 综述: 主成分分析 因子分析 典型相关分析,三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理。经过降维去除了噪声。 #主成分分析 是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。 是...
详解主成分分析PCA与奇异值分解SVD-PCA中的SVD【菜菜的sklearn课堂笔记】
视频作者:[菜菜TsaiTsai]链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili]svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?PCA:方阵的特征值分解,对于一个方阵$A$,总可以写成...
详解主成分分析PCA与奇异值分解SVD-高维数据可视化以及参数n_components【菜菜的sklearn课堂笔记】
视频作者:菜菜TsaiTsai链接:【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili高维数据的可视化和n_componentsPCA( ['n_components=None', 'copy=True', 'whiten=False', "svd...
详解主成分分析PCA与奇异值分解SVD-降维的实现方法【菜菜的sklearn课堂笔记】
视频作者:菜菜TsaiTsai链接:【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili二维特征矩阵降维输入原数据,结构为$(3,2)$,即三个样本,每个样本两个维度。找出原来的2个特征对应的直角坐标系,本质是找出2个特征构成的2为平面决定降维后的特征数量...
PCA降纬一步一步
import numpy as np第一步:原始值X10.92.41.20.50.31.80.50.32.51.3X212.61.70.70.71.40.60.62.61.1第二步:计算平均值=1.17,np.mean(x1)=1.1700000000000002=1.3, np.mean(x2)...