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》
本文仅是博主自己学习用来加深印象和留存整理，对该内容有兴趣请去阅读原文 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650728960&idx=1&sn=8b9e10a0c4170a13665826225...
PCA的C语言代码
来自维基百科： C*********************** Contents ****************************************C* Principal Components Analysis: C, 638 lines. *****************...
Deep Learning学习随记（二）Vectorized、PCA和Whitening
接着上次的记，前面看了稀疏自编码。按照讲义，接下来是Vectorized， 翻译成向量化？暂且这么认为吧。Vectorized：这节是老师教我们编程技巧了，这个向量化的意思说白了就是利用已经被优化了的数值运算来编程，矩阵的操作尽量少用for循环，用已有的矩阵运算符来操作。这里只是粗略的看了下，有些小...
机器学习实战 - 读书笔记(13) - 利用PCA来简化数据
[comment]: # 机器学习实战 - 读书笔记(13) - 利用PCA来简化数据前言最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第13章 - 利用PCA来简化数据。这里介绍，机器学习中的降维技术，可简化样品数据。降维技术的用途使得数据集更易使用；降低很...
Matlab PCA+SVM人脸识别（二）——GUI界面设计
声明：本文转载自http://blog.csdn.net/light_lj/article/details/26747269 上一篇介绍了人脸识别的主要算法，为了便于操作和，使界面更加友善，在之前的基础上做了GUI开发，界面如下： GUI界面的主程序： 保存为faceGUI.m文件，若你已经添加过...
详解降维-主成分分析-概率角度（Probabilistic PCA）【白板推导系列笔记】
教科书对PCA的推导一般是基于最小化重建误差或者最大化可分性的，或者说是通过提取数据集的结构信息来建模一个约束最优化问题来推导的。事实上，PCA还有一种概率形式的推导，那就是概率PCA，PRML里面有对概率PCA的详细讲解，感兴趣的读者可以去阅读。需要注意的是，概率PCA不是PCA的变体，它就是PC...
详解降维-PCA-最大投影方差&最小重构代价【白板推导系列笔记】
作者：shuhuai008链接：【机器学习】【白板推导系列】【合集 1～33】_哔哩哔哩_bilibili PCA的核心就是对原始特征空间的重构（将一组可能线性相关的变量，通过正交变换变换成一组线性无关的变量）两个基本的要求是最大投影方差（即找到的投影方向对于数据集投影方差最大），最小重构代价（即降...
《机器学习实战》学习笔记——第13章 PCA
1. 降维技术1.1 降维的必要性1. 多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。2. 高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有0.02%。3. 过多的变量会妨碍查找规律的建立。4. 仅在变量层面上分析...
特征脸(Eigenface)理论基础之PCA主成分分析法
这篇文章主要为大家详细介绍了特征脸理论基础之PCA主成分分析法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
PCA人脸识别过程
1：一共有N个人脸，每个人脸按照像素从左到右，从上到下，计算出来每个人脸的相像素个数M，则形成人脸矩阵M*N，接着对这个矩阵每行的值减去均值形成新的矩阵，然后对这个矩阵求它的协方差矩阵，继续对协方差矩阵求前m个值最大的特征向量（特征向量是M*1的），然后形成Feature Vectures（M*m）...
IMX6 PCA9698应用层读写库
.c #include <stdio.h> #include <string.h> #include <linux/types.h> #include <stdlib.h> #include <fcntl.h> #include <u...
在sklearn中绘制PCA加载和加载(如R的autoplot)
I saw this tutorial in R w/ autoplot. They plotted the loadings and loading labels: 我在R w/ autoplot上看过这个教程。他们绘制了装载和装载标签: autoplot(prcomp(df), data = i...
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...
视频前背景分离论文之（5） Robust PCA via Nonconvex Rank Approximation
1、Abstract RPCA是低秩矩阵恢复的general的模型框架， 在某些假设下它能够以很大的概率很好地恢复原矩阵潜在的低秩矩阵（the underlying true low rank matrix）的，然而，实际应用中这些假设并不一定成立 。在RPCA中核范数是通过将奇异值加和来逼近...
PCA 主成分分析（Principal components analysis ）
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。我们知道要学好数学，需要有浓厚的兴趣，所以第...
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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群体结构图形三剑客——PCA图
重测序便宜了，群体的测序和分析也多了起来。群体结构分析，是重测序最常见的分析内容。群体结构分析应用十分广泛，首先其本身是群体进化关系分析里面最基础的分析内容，其次在进行GWAS分析的时候，本身也需要使用PCA或structure分析的结果作为协变量，来校正群体结构对关联分析带来的假阳性。我们之所以冠...
CIFAR-10数据集图像分类【PCA+基于最小错误率的贝叶斯决策】
CIFAR-10和CIFAR-100均是带有标签的数据集，都出自于规模更大的一个数据集，他有八千万张小图片。而本次实验采用CIFAR-10数据集，该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张...
利用pca分析fmri的生理噪声
A kernel machine-based fMRI physiological noise removal method 关于，fmri研究中，生理噪声去除的价值：一、现在随着技术的提升，高场fmri越来越得到应用。高场能够提高图像的信噪比，但是生理噪声却也会提升。所以在高场成像分析中，生理噪声...
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...