PCA降低维度后，SVM技术分类，基于matlabgui的 设计算法

最新推荐文章于 2023-02-07 08:47:10 发布
最新推荐文章于 2023-02-07 08:47:10 发布
阅读量320 收藏 1
点赞数
分类专栏： 算法 语音处理 文章标签： 支持向量机 机器学习 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125057528
版权
该博客介绍了如何使用PCA算法降低高维数据的复杂性，通过展示PCA的代码实现来说明其在数据稀疏化上的效果。接着，结合SVM进行分类，结果显示分类准确率达到100%。整个过程在MatlabGUI环境下进行，为机器学习实践提供了一个实用的示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

PCA降低维度后，SVM技术分类，基于matlabgui的 设计算法

可以看出pca算法的降低维度计算研究

原来的维度很高

但是降低维度后，变得很稀疏

进而通过SVM的网络，可以得到分类的准确是100%

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【人脸识别】基于PCA+SVM人脸识别（准确率）matlab源码含GUI
qq_59747472的博客
08-28 77
一、简介 1 PCA PCA（Principal Component Analysis）是常用的数据分析方法。PCA是通过线性变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的数据表示方法，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 1.1 降维问题 数据挖掘和机器学习中，数据以向量表示。例如某个淘宝店2012年全年的流量及交易情况可以看成一组记录的集合，其中每一天的数据是一条记录，格式如下： (日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额) 其中“日期”是一个记录标志而非度量值，而数据挖
PCA降维+SVM 算法进行人脸识别
weixin_40938820的博客
09-09 6277
PCA降维+SVM 算法进行人脸识别 SVM基本原理： 给定训练样本集，在特征空间上找到一个分离超平面将点不同的类 给定训练样本集，在特征空间上找到一个分离超平面将点不同的类 给定训练样本集，在特征空间上找到一个分离超平面将点不同的类 。 其中当且存在 唯一 的分类超平面， 使得样本点距离的最大。其中距离超平面最近的点为该支持向量。 找到超平面后，对于待测点通过计算该相的位置进行分类。其 ...
写一个使用PCA降低维度，并使用SVM进行二元分类并可视化的函数
weixin_42584586的博客
02-07 311
这是一个使用PCA降维和SVM二元分类的函数的示例： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.svm import SVC def classify_and_visualize(X, y): # 首先，使用PCA降维 ...
基于PCA和SVM人脸识别之二.MATLAB实现
gogo小Sa的专栏
10-02 6505
此文章中MATLAB实现均根据《数字图像处理与机器视觉----Visual c++ 与MATLAB实现》一书，我所获得的基础知识也大多源于此书，感谢！                          下面将我根据教程建立的工程以及敲击的代码块一一奉上，供日后参阅。建立以专门文件夹FaceRec，地址E:\matlab_2016b_app\bin\FaceRec。1.  E:\matlab_201...
pca 人脸降维 matlab下载,先用gabor小波变换对人脸图像处理，然后在用pca进行降维，最后用svm分类器进行多分类分类识别...
weixin_31901801的博客
03-17 280
gabor pcaGabor.mSVMcgForClass.mgaborfilter.morlgabortestimThumbs.dborl_10_10.bmporl_10_6.bmporl_10_7.bmporl_10_8.bmporl_10_9.bmporl_11_10.bmporl_11_6.bmporl_11_7.bmporl_11_8.bmporl_11_9.bmporl_12_10.b...
基于MATLAB，运用PCA+SVM的特征脸方法人脸识别
热门推荐
yb536的专栏
10-29 4万+
概述：
Matlab PCA+SVM人脸识别（包含GUI界面设计）
09-03
在人脸识别中，SVM可以作为分类器，基于PCA处理后的低维特征，将不同人的人脸图像区分开来。SVM通过构建最大边距超平面来划分数据，可以有效地处理过拟合问题，尤其在处理高维数据时表现优秀。 GUI（图形用户界面）...
【人脸识别】基于matlab GUI Gabor+SVM比较PCA+SVM人脸识别【含Matlab源码 685期】.md
10-15
在本篇文章中，详细介绍了如何利用Matlab GUI结合Gabor特征提取和SVM分类器进行人脸识别，并与PCA+SVM方法进行比较。文章还提供了Matlab源码，方便读者进行实验和研究。 在实际操作中，首先需要采集一定数量的人脸...
【人脸识别】基于matlab GUI PCA+SVM人脸识别（准确率）【含Matlab源码 823期】.md
最新发布
10-15
PCA+SVM的人脸识别方法通过有效的特征提取和分类器设计，结合Matlab GUI的便捷操作，提供了一种高效、准确的人脸识别技术。随着机器学习和深度学习技术的发展，人脸识别技术还将不断进步，识别的准确率和速度都将...
sklearn学习之：（4）PCA降维算法 + SVM 的分类算法（SVC）
qq_42902997的博客
10-20 1万+
文章目录简介1. 原数据直接做人脸分类2. PCA降维后（feature_ration是留下来的特征比例）3. 进一步缩小范围，确定 PCA 保存特征的精确数值4. 降维后的数据保留了原数据的多少信息？ 简介 使用 sklearn 机器学习库中的 SVM （支持向量机）算法中的 SVC （支持向量机分类算法）来实现人脸多分类 人脸数据集是 sklearn 内置的人脸数据库 首先使用原数据库直接建立模型进行分类测试 使用 PCA 降维算法进行降维，测试保留多少比例的信息可以有较高的分类结果 精确确定 PCA
【SciKit-Learn学习笔记】7：PCA结合SVM做AT&T数据集人物图像分类
大桔骑士的学习笔记
11-30 1551
学习《scikit-learn机器学习》时的一些实践。 原理见PCA及绘制降维与恢复示意图。 sklearn的PCA sklearn中包装的PCA也是不带有归一化和缩放等预处理操作的，可以用MinMaxScaler()实现并装在Pipeline里封装起来。 from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.pipeline import Pip...
【图像识别】基于PCA+SVM 表情识别评分系统matlab代码
m0_60703264的博客
11-21 673
PCA(主成分分析)与SVM(支持向量机)技术对于人脸识别而言非常重要,文章结合PCA与SVM来设计一个人脸识别系统.在MATLAB编译环境下,分别探讨PCA技术与SVM技术,总结出一种快速PCA算法以及SVM的测试与训练算法;从orl_faces人脸库中选取训练数据与测试数据进行训练与测试,对其中重要的参数进行调优,最终达到90%的识别成功率.再经真实人脸的训练与测试,达到了73%的真实人脸识别成功率.​。
matlab pca函数_pca+svm手写数字识别
weixin_39769984的博客
12-03 1833
本文采用pca算法提取图像特征，然后再用svm进行分类。 主要分为两步： 1、pca特征提取 pca主成份分析，主要用来进行人脸识别，具体原理介绍可以参考这篇博客http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html ，提取pca特征主要有以下几个步骤：（1）将图像归一化到固定大小n*n，然后展开为1*n^2的一维向量，假设有m个样本，则最...
【SVM分类】基于SPA特征支持向量机SVM实现光谱分类附matlab代码
matlab_dingdang的博客
03-13 2611
​1 简介 目前基于紫外-可见光光谱法的建筑物废弃材料判别模型大多使用主成分分析(PCA)进行特征提取,然而,对于光谱相似度较高的有建筑物废弃材料,仅从数据驱动的角度提取其方差最大的方向作为特征进行识别效果往往不佳。针对有机污染物光谱数据多重共线性以及谱峰重叠干扰的问题,开展了基于连续投影算法(SPA)和支持向量机(SVM)的紫外-可见光光谱建筑物废弃材料判别方法研究。实验结果表明, SPA作为一种提取光谱数据原始特征波段的方法,可以有效的对建筑物废弃材料的紫外-可见光光谱进行特征提取,提升不同物质之间的
PCA+SVM matlab手势识别
luyakuncsdnzc的博客
08-06 1905
本文记录自己学习matlab的历程，文笔不好 0.0 基于PCA和SVM的手势识别，用MATLAB实现，不过参数选取的不太好，识别率太低了，25%我也不知道什么问题，还不如用HOG+SVM，不过主要在于方法吧 收集数据 制作训练集和测试集 制作分类器 进行预测 首先是数据的导入，文件的命名一定要标准，否则会出错，我的训练集和预测集就比较随意了，哈哈 dir=('C:\Users\84629\D...
【图像识别】基于PCA和SVM的人脸识别关键技术研究与实现matlab代码
qq_59747472的博客
12-11 1328
1 简介 人脸识别是计算机视觉和图像模式识别领域的一个重要技术.主成分分析(PCA)是人脸图像特征提取的一个重要算法.而支持向量机(SVM)有适合处理小样本问题,高维数及泛化性能强等多方面的优点.文章将两者结合,先用PCA算法进行人脸图像特征提取,再用SVM进行分类识别.通过基于ORL人脸数据库的计算机仿真实验表明,该方法具有很好的可行性和实际意义. 主成分分析（Principal Component Analysis）算法简称 PCA，是一种有效的特征提取方法，算法将人脸图像转换成一个列向量，经过变换
ML之SVM：利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-02 7369
ML之SVM：利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 estimator = PCA(n_components=20) pca_X_train = estimator....
matlab GUI的设计和研究,并用LPCC+SVM分类做界面展示
matlab_python22的博客
05-28 282
第一步 输入GUIDE 然后选择新建一个文档 在界面上选择一个按钮，选择一个图像显示框 那么就可以实现编程处理了 建立一个按钮，在pushbutoopn的下面写入代码 x=1:100 r=sin(x) plot(x,r) 然后就可以运行出来结果了 ...
评论
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

打赏作者

matlab_python22

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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