特征提取之线性方法：主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA

最新推荐文章于 2023-12-31 01:37:32 发布
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该博客聚焦机器学习特征提取的线性方法。先提及维数灾难，后详细介绍主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和线性判别分析（LDA），为机器学习基础内容整理。

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[机器学习] 第三章 线性模型 2.特征抽取——LDA线性判别分析（Linear Discriminate Analysis）
心宝的博客
03-16 879
参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40604987/article/details/79615968 特征抽取： 降维 到一个新的特征子空间，压缩数据并尽可能保留信息。 1. 线性判别分析 Linear Discriminate Analysis, LDA LDA 可以提高数据分析过程中的计算效率，对于不适用与正则化的模型，可以降低因维度灾难带来的过拟合。 如图所示...
机器学习 —— 基础整理（四）特征提取之线性方法：主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA...
weixin_34341229的博客
04-13 1472
本文简单整理了以下内容： （一）维数灾难 （二）特征提取——线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA （一）维数灾难（Curse of dimensionality） 维数灾难就是说当样本的维数增加时，若要保持与低维情形下相同的样本密度，所需要的样本数指数型增长。从下面的图可以直观体会一下。当维度很大样本数量少时...
线性判别式分析（LDA）：特征提取
m0_37827994的博客
03-06 3889
线性判别式分析（LDA） 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大，并且同时类内散布矩阵最小。即模式在该空间中有最佳的可分离性。 1.原理 将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类别的点，将会在投影...
线特征的LSD提取算法
DaMercy的博客
11-08 6392
大多数图像中都存在直线特征，是视觉感知、描述外部环境的重要特征信息。直线是一种大尺度的特征，在水面环境中具有更为理想的适用性，线特征具有光照和视角不变性特点，表现更为稳定、有效。因此将点、线特征进行结合使用，可以有效的提高系统的精度和鲁棒性。
机器学习实战：主成分分析PCA详解
因此，在某些情况下，可能需要结合其他降维方法，如线性判别分析(LDA)、独立成分分析(ICA)或者非线性的降维技术，如t-SNE和Autoencoders，来更全面地处理数据。 总结来说，主成分分析是机器学习中一种有效的数据...
【特征提取的艺术】：主成分分析中的特征选择与解释技巧
[【特征提取的艺术】：主成分分析中的特征选择与解释技巧](https://scikit-learn.org/stable/_images/sphx_glr_plot_scaling_importance_003.png) # 1. 主成分分析（PCA）入门 ## 1.1 PCA的简介 主成分分析（PCA）...
FLDA-2020线性判别分析_flda_费舍尔_费舍尔线性_费舍尔线性判别分析F-LDA_降维_源码
10-02
费舍尔线性判别分析（Fisher's Linear Discriminant Analysis，简称FLDA或LDA）是一种统计学方法，常用于高维数据的降维和分类。由英国统计学家Ronald Aylmer Fisher在1936年提出，它旨在找到一个线性的投影空间，...
降维方法解析：主成分分析与线性判别
本文主要讨论了5种常见的降维方法：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、非线性提取、维数缩减以及正则化。降维的基本理念是通过减少数据的维度，来捕捉并保留最重要的信息，同时减少冗余和无效数据。这种方法...
PCA(主成分分析) ICA（独立成分分析）LDA（线性判别分析）的区别
03-22
PCA、ICA、LDA 都是常用的数据降维方法，但它们的目的和实现方式不同。PCA 通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得数据在新坐标系下的方差最大化，从而实现数据的降维。ICA 则是通过寻找独立成分，将...
图片分类 特征提取 线性分类
01-01
第一部分为特征提取部分，源码在程序代码文件夹的gist descriptor下的ImgGist.m，ImgGist2.m，ImgGist3.m，ImgGist4.m，ImgGist5.m，ImgGis6.m文件中，其中ImgGist4.m是对测试数据集的特征提取，另外5个是分别对5个训练集的数据提取，提取的原理是现将每10000副用3072维向量表示的数据集通过红绿蓝三色的叠加表示成1024维的向量，再将这1024维向量转换为32*32的图片，在调用LMgist进行特征提取，结果用512维的向量表示。提取的特征值分别保存在gist1.mat，gist2.mat，gist3.mat，gist4.mat，gist5.mat，gist6.mat之中（由于数据过大，这里就上传一个训练集提取特征值gist1.mat和一个数据集提取特征值gist4.mat）。第二部分为线性分类部分，主要用到的两个功能函数是model和[predicted_label, accuracy, prob_estimates]，首先是将提取的5个训练集的特征值转换成一个50000*512的矩阵Traindata[ 50000,512]，在提取各个训练数据集的标签组合成一个50000*1的矩阵datalabel[50000*1]，并将之训练得出模型model，再利用已得的model将测试集的特征值进行预测与已知的标签值进行比较的到准确率。
PCA_ICA_LDA_介绍与比较
04-07
PCA_ICA_LDA_介绍与比较，详细介绍，并进行了比较
机器学习：特征提取之ICA（独立成分分析）
pantingd的博客
06-25 5522
1. ICA概念 先描述一下线性方程： 假如有n个人在一个房间说话，在这个房间的不同位置摆放了n个声音接收器，每个接收器在任何时刻会同时采集到n个人说话的重叠声音信号。因为每个接收器和每个人的距离不同，所以每个接收器接收到的声音信号的重叠情况也不同。在具体时刻t，从n个接收器接采集的一组声音数据(一个接收器得到一个数据，所以一个样本中有n个数据)，然后收集m个时刻的样本数据，如何从这m个样本集分离出n个说话者各自的声音呢？ 令：n = 2,有两个说话的人，两个声音接收器，m = 2，采集t和时刻的声音信号
[ICA独立成分分析]概论
yyylonghui的博客
03-30 634
1.多元数据的线性表示 一般统计框架： ICA的问题可以表示为如下： 从M维空间到N维空间的什么函数可以使得变换后的变量能够凸显原本隐 藏在大量数据集中的信息。也就是说，比那还后的变量应该是内在因子或成分，他们描述了数据的本质结构。 因此可以将ICA问题简化成Y=WX的求解 其中Y是可观察信号的矩阵，W是变换矩阵 ...
特征提取介绍和方法
every place is the center of the universe
03-06 6764
特征变量相关性 1.计算相关系数 2.画出相关性热力图 3.根据相关系数筛选特征变量(适用于判别线性相关) 寻找K个与target变量最相关的特征变量（K) 然后找出与target变量的相关系数大于0.5的特征变量 4.使用树模型的特征重要性选择 4.Box-Cox变换 由于线性回归是基于正态分布的，因此在进行统计分析时，需要将数据转换使其符合正态分布 BoxˉCox变换是统计建模中常用的＿种数据转换方法°在连续的响应变量不满足正态分布时,可以使用BoxˉCox变换’这一变换可以使线性回归模型在满足线
线性空间与图像识别：从特征提取到分类
最新发布
AI天才研究院
12-31 966
1.背景介绍 图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在通过计算机程序自动识别图像中的对象、场景和特征。随着大数据时代的到来，图像数据的量不断增加，这使得传统的图像识别方法已经无法满足实际需求。因此，研究线性空间与图像识别的方法成为了一个热门的研究话题。 线性空间是一种数学概念，用于描述具有线性性质的数学对象。在图像识别中，线性空间可以用来表示图像的特征向量，这些向量可以用来表示图像的...
机器学习中特征的处理及选择
weixin_34252090的博客
04-26 1054
基础概念 特征工程是通过对原始数据的处理和加工，将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程，属性是数据本身具有的维度，特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性，通常是通过属性的计算，组合或转换得到的。比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。某种程度而言，好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础。 既然叫特征工程，自然涵盖了很多内容，而其中涉及到的比较重要的部分是特征的处理...
无监督数据降维技术——线性判别分析
miaoyanmm的博客
09-09 2053
线性判别分析基本原理 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种可作为特征提取的技术，它可以提高数据分析过程中的计算效率，同时，对于不适用于正则化的模型，它可以降低因维数灾难带来的过拟合。 LDA的基本概念与PCA非常相似，PCA试图在数据集中找到方差最大的正交的主成分分量的轴，而LDA的目标是发现可以最优化分类的特征子空间。LDA与PCA都是可用...
线性判别分析与主成分分析
weixin_43294411的博客
11-29 1188
成分分析是一种无监督降维，它识别数据差异最大的属性组合 线性判别分析是一种有监督降维，它识别在类别上差异最大的属性组合 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import dataset from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis # 加载数据集 iris = dataset.lo.
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