文章解析整理：《基于TensorFlow理解三大降维技术：Pca,t-SNE 和自编码器》
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特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法)
在之前的博客 人脸识别经典算法一：特征脸方法（Eigenface） 里面介绍了特征脸方法的原理，但是并没有对它用到的理论基础PCA做介绍，现在做补充。请将这两篇博文结合起来阅读。以下内容大部分参考自斯坦福机器学习课程：http://cs229.stanford.edu/materials.html...
在Python中一步一步实现Principal Component Analysis(PCA)
原文链接:http://sebastianraschka.com/Articles/2014_pca_step_by_step.html#drop_labels引言主成分分析的主要目的是分析数据以识别模式和查找模式，以最小的信息丢失来降低数据集的维度。主成分分析的期望结果是将一个特征空间（包括n个d...
Python使用三种方法实现PCA算法
这篇文章主要介绍了Python使用三种方法实现PCA算法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
[机器学习笔记]主成分分析PCA简介及其python实现
主成分分析（principalcomponentanalysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。PCA的本质就是找一些投影方向，使得数据在这些投影方向上的方差最大，而且这些投影方向是相互正交的。这其实就是找新的正交基的过程，计算...
用Python一步一步实现PCA
Requirements：Python环境部署：http://blog.csdn.net/luzhangting/article/details/61414485PCA原理：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401第一步：生成三...
Eigenface与PCA人脸识别算法实验
简单的特征脸识别实验实现特征脸的过程其实就是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）的一个过程。关于PCA的原理问题，它是一种数学降维的方法。是为了简化问题。在二维的坐标空间内，找到一个单位向量U，使得所有数据在U上的投影之和最大。这样就能把数据分的尽可能的开。然后...
[机器学习之13]降维技术——主成分分析PCA
始终贯彻数据分析的一个大问题就是对数据和结果的展示，我们都知道在低维度下数据处理比较方便，因而数据进行简化成为了一个重要的技术。对数据进行简化的原因：1.使得数据集更易用使用。2、降低很多算法的计算开销。3、去除噪音、4.使得结果易懂这里我们关心的数据降维技术为主成分分析（PCA）。在PCA中，数据...
机器学习中的数学-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)
转：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html版权声明：本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com,本文可以被全部的...
再谈协方差矩阵之主成分分析PCA
上次那篇文章在理论层次介绍了下协方差矩阵，没准很多人觉得这东西用处不大，其实协方差矩阵在好多学科里都有很重要的作用，比如多维的正态分布，再比如今天我们今天的主角——主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，简称PCA)。结合PCA相信能对协方差矩阵有个更深入的认识。PCA的缘...
PCA,SVD
PCA的数学原理https://www.zhihu.com/question/34143886/answer/196294308奇异值分解的揭秘（二）：降维与奇异向量的意义奇异值分解的揭秘（一）：矩阵的奇异值分解过程浅谈张量分解（三）：如何对稀疏矩阵进行奇异值分解？如何直观地理解「协方差矩阵」？PC...
机器学习：PCA（人脸识别中的应用——特征脸）
一、思维理解X：原始数据集；Wk：原始数据集X的前K个主成分；Xk：n维的原始数据降维到k维后的数据集；将原始数据集降维，就是将数据集中的每一个样本降维：X(i).WkT=Xk(i)；在人脸识别中，X中的每一行（一个样本）就是一张人脸信息；思维：其实Wk也有n列，如果将Wk的每一行看做一个样本，则第...
PCA与特征选取
一、什么是PCAPCA，即PrincipalComponentsAnalysis，也就是主成份分析；通俗的讲，就是寻找一系列的投影方向，高维数据按照这些方向投影后其方差最大化（方差最大的即是第一主成份，方差次大的为第二主成份...如下图：数据点沿该方向投影后，方差最大，投影之后，由于各个点之间的距离...
用Python一步一步实现PCA
Requirements：Python环境部署：http://blog.csdn.net/luzhangting/article/details/61414485PCA原理：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401第一步：生成三...
PCA原理与实践
在对数据进行预处理时，我们经常会遇到数据的维数非常之大，如果不进行相应的特征处理，那么算法的资源开销会很大，这在很多场景下是我们不能接受的。而对于数据的若干维度之间往往会存在较大的相关性，如果能将数据的维度之间进行相应的处理，使它们在保留最大数据信息的同时降低维度之间的相关性，就可以达到降维的效果。...
PCA人脸识别
人脸数据来自http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html实现代码和效果如下。由于图片数量有限（40*10），将原有图片顺序打乱进行检测。可见马氏距离效果最佳。[以下公式和文字来自JohnHany的博文http://...
PCA和Whitening
PCA：PCA的具有2个功能,一是维数约简（可以加快算法的训练速度，减小内存消耗等），一是数据的可视化。PCA并不是线性回归，因为线性回归是保证得到的函数是y值方面误差最小，而PCA是保证得到的函数到所降的维度上的误差最小。另外线性回归是通过x值来预测y值，而PCA中是将所有的x样本都同等对待。在使...
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是什么作用？
主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，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。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信...
详解R语言中的PCA分析与可视化
这篇文章主要介绍了R语言中的PCA分析与可视化的相关资料,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
关于PCA
PCA是常见的降维技术。对于使用PCA来进行降维的数据，需要进行预处理，是指能够实现均值为0，以及方差接近。如何来确定到底哪个维度是"主成分"？就要某个axis的方差。为什么要减去均值？目的就是要获取矩阵为0，以及方差相同。为什么均值会为0？mean=(a+b+c)/3val=(a-m+b-m+c-...