PCA和LDA数学原理

最新推荐文章于 2023-11-18 13:30:24 发布
最新推荐文章于 2023-11-18 13:30:24 发布
阅读量412 收藏
点赞数
fighting1_1
关注
LDA算法原理详解及代码，另附LDA数学八卦高清PDF版笔记整理
04-01
里面文档对LDA算法有详细的推导过程，并带有仿真代码；同时还有一份关于LDA所运用的数学知识笔记。希望对你们学习和理解LDA算法有帮助！！！
线性判别分析LDA的数学原理（一）
沈春旭的博客
03-05 2578
1.前言  之前我们讨论的PCA、ICA也好，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。回想我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA来降维，但PCA没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。 再举一个例子，假设我们对一张100*100像素的图片做人脸识别，每个像素是一个特征，那么会有10000个特征，而对应的类别标签y仅仅是0/1值，1代表是人
PCA和LDA原理
hxl
09-23 1016
PCA的作用 主成分分析简称 PCA（Principal Component Analysis），有两个大的用处 1.Clustering 把复杂的多维数据点，简化成少量数据点，易于分簇 2.降维 降低高维数据，简化计算 降低维度，压缩，去噪 原来的数据集是d维，转换成k维的数据，k<d 新的k维数据尽可能多的包含原来d维数据的信息 数据压缩 PCA求解 2维降维到1维: 寻找一个一维向量的方向，数据在这个向量上的投影能最小化损失 从n维降维到k维：寻找一个k维向量，数据在这个k维空间的投影能
主成成分分析-PCA
开开_王子的博客
08-15 1112
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组数据的主成分（很显然，数学作为第一主成分，因为数学成绩拉的最开）。为什么一眼能看出来？因为坐标轴选对了！下面再看一组学生的数学、物理、化学、语文、历史、英语成绩统计，见表2，还能不能一眼看出来
线性判别分析（LDA）原理总结
小白学视觉
04-26 5213
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 本文转自：机器学习算法那些事前言线性判别分析（Linear Discriminant Analys...
PCA和LDA以及之间的区别
Season
03-06 1万+
Season请您先思考：    ·PCA与矩阵有什么关系?    ·LDA与瑞利商有什么关系？    ·PCA和LDA在降维世界里，谁是赢家？一、PCA1、思想       主成分分析（Principal components analysis），是一种降维方法，在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用，需要我们找出数据里最主要的方面，然后来代替原始数据。比如我们希望将数据从二维降低到...
数据降维PCA、LDA、t-SNE介绍
最新发布
09-01
PCA、LDA和t-SNE是三种不同类型的降维方法，它们在数学原理和应用场景上都有所区别。PCA是一种通用的降维技术，适用于各种数据集，尤其是在探索性数据分析中广泛应用。LDA特别适合于数据分类任务，可以在预处理阶段...
基于PCA和LDA算法的人脸识别完整代码分享
2. PCA算法原理：详细讨论PCA算法的工作原理，包括其数学模型、降维的目的和方法，以及在人脸识别中如何应用PCA进行特征提取和降维。 3. LDA算法原理：阐述LDA算法的基本概念，解释如何通过寻找最优的方向来区分...
深入理解LDA、PCA与SVD的数学原理
在探索数据降维和特征提取的领域，线性判别分析（LDA），主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）是三种核心的数学方法。...理解它们背后的数学原理对于在实际应用中做出正确的选择和实现有效的数据处理至关重要。
MATLAB实现PCA和LDA人脸识别源码下载
下面我们将详细介绍PCA和LDA这两种技术的原理、应用和MATLAB代码实现。 1. PCA（主成分分析）技术： 主成分分析（PCA）是一种统计技术，它通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这些新的...
LDA工作原理.ppt
04-28
关于LDA主题模型的详细阐述与推导，内容丰富全面，浅显易懂
机器学习LDA算法原理
11-18 733
● LDA是线性的、有监督的降维方法，其优点是善于对有类别信息的数据进行降维处理（与PCA的不同）。● LDA因为是线性模型，对噪声的鲁棒性较好，但由于模型简单，对数据特征的表达能力不足。● LDA对数据的分布做了一些很强的假设，比如每个类别都是高斯分布、各个类别的协方差相等，实际中这些假设很难完全满足。关于LDA与PCA的区别，请看下回分解。
机器学习(30)之线性判别分析(LDA)原理详解
机器学习算法与Python学习
12-07 1万+
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在主成分分析（PCA）原理总结（机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解）中对降维算法PCA做了总结。这里就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 简称LDA）做一个总结。
LDA原理
Mr_health的博客
07-21 3189
参考：LDA原理 基本原理 LDA的全称是Linear Discriminant Analysis，即线性判别分析，是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维...
两种降维方法原理：PCA和LDA
SnowQueen1024的博客
12-13 984
1、PCA(主成分分析) 无监督降维技术，利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。 LDA选择的是投影后数据方差最大的方向。因此PCA假设方差越大，代表的信息量越大，使用主成分来表示原始数据可以去除冗余的维度，达到降维的目的。 [----暂未了解----] 2、LDA(线性判别分） 有监督的，选择的是投影后类内方差小、类间方差大的...
机器学习| 面试题：11、LDA算法原理
Mrrunsen的博客
09-12 729
问题 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是机器学习中常用的降维方法之一，本文旨在介绍LDA算法的思想，其数学推导过程可能会稍作简化。 LDA的思想 ● LDA是一种线性的、有监督的降维方法，即每个样本都有对应的类别标签（这点和PCA）。 ● 主要思想：给定训练样本集，设法将样本投影到一条直线上，使得同类的样本的投影尽可能的接近、异类样本的投影尽可能地远离（即最小化类内距离和最大化类间距离）。 下面分别通过《机器学习》和《百面机器学习》两本书中的图片先来直观地理
线性判别分析(LDA)详解
热门推荐
tt丫的博客
05-14 2万+
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录 一、LDA简介 二、数学原理（以二分类为例子） 1、设定 2、每一类的均值和方差 3、目标函数 4、目标函数的求解 三、多分类LDA 四、LDA用途与优缺点 1、用途 2、优点 3、缺点 五、LDA的python应用 1、调用函数LinearDiscriminantAnalysis 2、常用参数意义 3、常用返回值 4、利用LDA进行二分类实例 5、利用LDA进
LDA原理（剖析源代码，详解）
qq_42166308的博客
12-03 1766
上篇文章我们讲解了PCA的原理，在这里我们先分析一下PCA和LDA的区别 LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。 什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值