PCA降低维度后，KNN技术分类，基于matlabgui的 设计算法

PCA降维结合KNN分类：MATLABGUI实现与准确性100%
最新推荐文章于 2022-11-05 13:16:33 发布
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分类专栏： 算法 语音处理 文章标签： 深度学习 机器学习 算法
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PCA降低维度后，KNN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knn的网络，可以得到分类的准确是100%

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基于奇异值分解(SVD)的PCA降维与knn算法
qq_38096703的博客
04-11 1446
1、SVD与PCA原理： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html 2、KNN 算法 KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。...
LDA降低维度后，KNN技术分类，基于matlab 设计算法
matlab_python22的博客
05-31 445
LDA降低维度后，KNN技术分类，基于matlab 设计算法 可以看出lda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KNN的网络，可以得到分类的准确是100% data2_mean=data2_mean'; s_b=(data1_mean-data2_mean)*(data1_mean-data2_mean)'; s_w_inv=inv(s_w); [v,d]=eig(s_w_inv*s_b); y=v(:,1:13)'*lda_data
PCA降维后KNN分类
weixin_44736049的博客
03-23 1599
PCA降维后KNN分类
python mnist数据集PCA降维后KNN分类 97%准确率
becatjd的博客
05-15 5853
数据集导入 #导入mnist数据集 import numpy as np import os, gzip #加载本地mnist数据集 def load_data(data_folder): files = [ 'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'train-images-idx3-ubyte.gz', 't10k-labels-idx1-ubyte.gz', 't10k-images-idx3-ubyte.gz' ]
PCA降维后出现准确率低的问题的一种解决方法经验
a_green__hand的博客
02-27 9278
本文主要记录在学习PCA中遇到的一些问题 使用MNIST数据集，以linearSVC作为分类器，练习PCA降维。
PCA降低维度后，SVM技术分类，基于matlabgui的 设计算法
05-31
PCA（主成分分析）是一种常用于...总的来说，这个项目结合了PCA降维、SVM分类和MATLABGUI，提供了一个实用的工具，用于处理和分析高维数据，特别适合于机器学习初学者和研究人员，帮助他们理解和应用这两种强大的算法。
【无标题】PCA降低维度后，BP技术分类，基于matlabgui的 设计算法
05-31
.fig文件存储了GUI的布局和设计，而.m文件包含了实现GUI功能的MATLAB代码，包括PCA、BP神经网络以及LDA-KNN算法的具体实现。 tezheng.mat可能是存储了一些特定特征或训练好的模型的MATLAB数据文件。用户可以通过...
PCA等降维算法真的能提升分类任务的性能吗？
weixin_44430175的博客
07-28 1411
PCA等降维算法真的能提升分类任务的性能吗？ 阿里云云栖号关注 0.1442018.07.16 16:02:56字数 2,968阅读 4,797 摘要：本文验证分析了PCA算法对于分类任务性能的提升，结果出人意料。 对于深度学习中的图像处理任务来说，很多研究人员都会用到降维处理技术，比如主成分分析（PCA）、稀疏自动编码器（SAE）、随机邻近嵌入（SNE）等，每种降维方法都有各自的侧重点，根据相应的任务需求选择合适的降维算法。在图像处理任务中，使用降维技术的原因主要有以下两个，一方面是通过.
LDA与PCA数据降维算法理论与实现（基于python）
qq_37135484的博客
08-19 2942
线性判别分析（LDA） linear Discriminant Analysis 用途： 数据预处理中的降维，分类任务 目标： LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴成分 将特征空间（数据集中的多位样本）投影到一个维度更加小的Kw维子空间中，同时保持区分类别的信息 原理 投影到维度更低的空间，使得投影后的点，会形成按照类别区分，一簇一簇的情况，相同类别的点，将会在投影后的空间中更接近方法 监...
高维数据PCA降维可视化(KNN分类)
weixin_41611054的博客
05-21 1万+
在做机器学习的时候，经常会遇到三个特征以上的数据，这类数据通常被称为高维数据。数据做好类别分类后，通过二维图或者三维图进行可视化，对于高维数据可以通过PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法。 PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。详情可参考降维——PCA。 这里以KNN为例，可视化KNN分类...
利用pca和knn实现人脸识别
机器视觉初学者
03-01 4587
import cv2 import numpy as np import os from sklearn import neighbors import tkinter from tkinter import filedialog #读取人脸数据库 #准备训练数据 ''' def openfile(): r = filedialog.askopenfilename(title='选择要识别...
PCA+KNN用于mnist手写体数据集
Rookiegrowth的博客
01-08 2857
PCA+KNN用于mnist手写体数据集PCA+KNN之简单理解首先数据处理然后代码实现 俗话说（我就是俗话）实践是检验自己实现算法的唯一标准。今天简单实现一下PCA+KNN组合用于mnist分类。理论我就不分析了，网上一群大牛说的头头是道，哈哈，本篇博客附上数据处理代码和算法实现代码，如有雷同概不负责。 PCA+KNN之简单理解 PCA是一个对数据进行降维的算法，降维是提取高维数据的主要特征（特...
主成分分析（PCA）算法模型实现及分析（MATLAB实现）PCA降维
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weixin_42491720的博客
07-14 1万+
主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的方法，可以将具有多个观测变量的高维数据集降维，使人们可以从事物之间错综复杂的关系中找出一些主要的方面，从而能更加有效地利用大量统计数据进行定量分析，并可以更好地 由于得到协方差矩阵的特征值特征向量有两种方法：特征值分解协方差矩阵、奇异值分解协方差矩阵，所以PCA算法有两种实现方法：基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法、基于SVD分解协方差矩阵实现PCA算法
PCA/LDA实现降维+KNN分类
CynicalRat的博客
12-01 4278
1.pca.py import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA class pca(object): def __init__(self, x, components=0.9):
【主成分分析】PCA降维算法及Matlab代码实现
LilYau的博客
11-05 1万+
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。 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息。 主成分分析首先是由K.皮尔森（Karl Pearson）对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
【20211208】【Matlab】使用Matlab中的pca函数实现数据降维，并将数据可视化
诗小葵的博客
12-08 1万+
1. pca函数使用方法 [coeff, score] = pca(data); （1）输入参数 data：待降维的数据集 （2）输出参数 coeff：主成分分量，即样本协方差矩阵的特征向量； score：主成分，即样本在低维空间的投影，也就是降维后的数据。 注意：score 的维度和原始样本 data 的维度一致，如果想要降到 k 维，只需选取 score 的前 k 列即可~ %% clear; clc; close all...
kaggle 实战 （1）: PCA + KNN 手写数字识别
MrCharles在优快云
04-30 3390
文章目录加载packageread dataPCA 降维探索选择50维度， 拆分数据为训练集，测试机KNN PCA降维和K值筛选分析k & 维度 vs 精度预测生成提交文件 本文采用PCA+KNN的方法进行kaggle手写数字识别，训练数据共有42000行，每行代表一幅数字图片，共有784列（一副数字图像是28*28像素，将一副图像展开为一行即784），更多关于Digit Recogniz...
基于PCA与SVM的MATLAB GUI分类算法设计
在本项目中，核心知识点围绕“主成分分析（PCA）降维”与“支持向量机（SVM）分类”两大机器学习核心技术展开，并结合MATLAB平台设计图形用户界面（GUI），实现一个完整的数据处理与分类系统。整个算法流程包括：...
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