PCA算法转载

最新推荐文章于 2025-05-04 20:55:54 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 算法
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python人脸识别算法_利用Python实现基于PCA算法的人脸识别
weixin_39632327的博客
11-25 1298
前面的文章中提到，利用opencv+python的组合可以方便的提取出图像中的人脸。当然，opencv自带的提取算法还是有很大缺陷的，不过并不妨碍我们的应用。接下来，利用python对已经获许的人脸图片进行训练，从而可以识别出人脸。本文利用的PCA算法，实现起来较为容易，利用了numpy库。程序还只是一个算法实现，界面和交互都还不太友好，以后我会对其进行改进，并把它扩展为一个可应用的程序。详细看代...
机器学习基础算法 (十三) - 主成分分析（PCA, Principal Component Analysis）
海棠AI实验室
01-05 953
主成分分析（PCA）是一种广泛应用于数据降维和特征提取的技术，它通过线性变换将数据从高维空间映射到低维空间，同时保持数据的主要信息。PCA常用于减少数据的复杂性，提升算法的效率，且在无监督学习任务中具有重要应用，如图像压缩、数据可视化、噪声去除等。虽然它是一种线性技术，但在许多情况下，它仍然能很好地保留数据的关键特征。本文将深入介绍PCA的基本原理、如何在Python中实现PCA、实际应用场景以及在特定任务中的评估与调优方法。
PCA算法
weixin_44405965的博客
01-19 266
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工作机制是什么。 转载至PCA的数学分析，仅为了...
pca算法python_PCA算法和python实现
weixin_39801158的博客
12-09 597
第十三章利用PCA来简化数据一．降维技术当数据的特征很多的时候，我们把一个特征看做是一维的话，我们数据就有很高的维度。高维数据会带来计算困难等一系列的问题，因此我们需要进行降维。降维的好处有很多，比如：降低算法开销，让数据更加便于使用，去燥，数据更易于显示等等。目前的降维技术主要有三种：第一种主成分分析(PCA)，也就是本章介绍的内容，它只保留方差方向最大的若干个特征；第二种是因子分析，这种方法...
全面讲解PCA算法
Chaolei3的博客
03-01 1354
转载自：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html PCA 概述 PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 数据的向量表示 一般情况下，在数据挖掘和机器学习...
PCA算法详解
热门推荐
GatsbyNewton
07-19 6万+
PCA PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工作机制是什么。 当然我
Matlab PCA 算法
anjueci1221的博客
01-06 195
Matlab 自带PCA函数形式为 [mappedX, mapping] = pca(X, no_dims) 自己编写PCA函数的步骤 %第一步：输入样本矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% data=rand(10,8)+randn(10,8)+ones(10,8); %现对其进行pca降维 %%...
PCA算法思想
weixin_30699741的博客
07-13 516
PCA算法思想 转载于:https://www.cnblogs.com/liuys635/p/11181173.html
PCA（转载）
张欣的博客
12-17 862
文章转载自Microstrong0305 1.相关背景 在许多领域的研究与应用中，通常需要对含有多个变量的数据进行观测，收集大量数据后进行分析寻找规律。多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息，但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要的是在很多情形下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，不能完全利用数据中的信息，因此盲目减少指标会损失很多有用的信息，从而产生错误的结论。 因此需要找到一种合理的方法，在减少需要分析的指标同时
PCA算法（经典！！）
云行雨施 品物流形
05-05 5681
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工作机制是什么。当然我并不打算把文章写成纯数学文章
IDL 实现PCA算法
weixin_30892037的博客
11-27 1133
在多元统计分析中，主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。【wiki】 在遥感影像解译与分类中，PCA是经常用到的降维滤噪处理技术。现在实现这个处理流程，便于熟悉和掌握IDL矩阵乘除运算操作。 IDL 源码PRO PCA,DATA,EIGENVALUES...
机器学习实战ByMatlab（二）PCA算法
Liu_LongPo的专栏
04-15 7376
PCA 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于数据降维的。为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题，比如： 一个关于汽车的样本数据，一个特征是”km/h的最大速度特征“，另一个是”英里每小时“的最大速度特征，很显然这两个特征具有很强的相关性 拿到一个样本，特征非常多，样本缺很少，这样的数据用回归去你和将
pca各个向量之间的相关度_浅谈对主成分分析（PCA）算法的理解
weixin_39625098的博客
01-17 868
以前对PCA算法有过一段时间的研究，但没整理成文章，最近项目又打算用到PCA算法，故趁热打铁整理下PCA算法的知识。本文观点旨在抛砖引玉，不是权威，更不能尽信，只是本人的一点体会。主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法，它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法，它的本质实际上是K-L变换。PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维，我们知...
C++基础算法9：Dijkstra
最新发布
ccrr7的博客
05-04 567
Dijkstra求解路径最短问题
算法题（138）：在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
2301_79954395的博客
05-04 447
若left等于right可以作为循环进行条件，那么我们要么会导致left>right，要么就陷入死循环（一直让right更新为mid，相当于没变），而陷入死循环是绝对不允许的。这里我们的right和left的差为3，为奇数，所以我们加一之后得到的索引为2，不加得到的索引为1，这就是前面说的，加一会让mid偏右一位，不加会偏左一位。当mid索引处的值大于等于target时，说明mid右边区域的值都可以从最小左边界中排除，让right指向mid索引的位置。不过他的时间复杂度就是O（n），不符合题目的要求。
LeetCode 1128.等价多米诺骨牌对的数量：计数
<font color="Pink">Tisfy的博客</font>
05-04 1187
LeetCode 1128.等价多米诺骨牌对的数量：计数 给你一组多米诺骨牌 dominoes 。 形式上，dominoes[i] = [a, b] 与 dominoes[j] = [c, d] 等价 当且仅当 (a == c 且 b == d) 或者 (a == d 且 b == c) 。即一张骨牌可以通过旋转 0 度或 180 度得到另一张多米诺骨牌。 在 0 <= i < j
关于离散化算法的看法与感悟
2301_81848095的博客
05-04 897
离散化本质上是一种数据压缩技术，它：将无限或大范围的连续数据映射到有限的小范围离散值保持原始数据的相对顺序关系减少数据的复杂度同时保留关键信息。
STL之vector容器
Laydya的博客
05-02 1250
1.vector是可变大小数组的容器2.像数组一样，采用连续的空间存储，也就意味着可以通过下标去访问，但它的大小可以动态改变3.每次的插入都要开空间吗？开空间就要意味着先开临时空间，然后在拷贝旧的到新的上面，在释放原来的，就时间而言，这是一个相对代价很高的任务；显然这是不行的，vector的分配策略：会分配一些而外的空间以适应可能的增长，例如我们平时说的以1.5或者2倍的方式增容，不同的库选择不同的策略权衡空间的使用和重新分配，以至于在插入一个元素时能在常数时间内插入；
LeetCode 560. 和为 K 的子数组 | 前缀和与哈希表的巧妙应用
weixin_44435110的博客
05-02 507
前缀和与哈希表的结合是解决子数组和问题的经典方法，适用于大规模数据。初始化哈希表为{0:1}是关键，确保能正确统计到从数组起始位置开始的子数组。通过空间换时间，将时间复杂度从 O(n²) 优化到 O(n)。
MATLAB实现PCA算法入门指南
在实现PCA算法时，通常需要完成几个关键步骤：数据预处理（中心化和标准化）、计算协方差矩阵、求解特征值和特征向量，以及将数据投影到选取的主成分上。 在给出的文件信息中，PCA算法的实现是通过Matlab代码来完成...
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