PCA占个坑

最新推荐文章于 2021-03-19 22:15:32 发布
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（十六）通俗易懂理解——PCA主成分分析算法原理 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/42164572

PCA主成分分析的可视化 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28909807

 

 

 

halcon第六讲：基于颜色空间的颜色检测
qq_24946843的博客
08-25 1万+
基于颜色空间的颜色检测（根据HSV空间中的色度图像来识别不同颜色，因为不同颜色有不同的色度范围） 一、halcon例程1：应用范围—>颜色识别—>segment color image in HSV color space。 dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle) fo...
避坑！AI架构师自监督学习的15个数据预处理错误
最新发布
AI智能探索者的博客
08-23 1032
自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）是AI领域的“魔法棒”——不用人工标注，让数据“自己教自己”就能学到通用特征。SSL的成功，一半在模型，一半在数据预处理。用监督学习的归一化套路套SSL，结果模型的线性评估 accuracy 比随机猜测还低；做对比学习时增强过度，正样本和原样本差异太大，模型学不到核心特征；处理时序数据时随机打乱负样本，导致“未来信息泄漏”，模型预判了“还没发生的故障”。这些看似“常规”的预处理操作，实则是SSL的“隐形陷阱”。
Hinton是如何理解PCA
zhaodongh的博客
03-04 762
前言“深度学习名校课程大全” 里面给出了很多深度学习的课程， 但是说到书的话， 还是推荐 Ian Goodfellow的 “Deep Learning”， 张志华老师带来学生有翻译成中文版本。  里面就提到了Hinton 辛顿( 参考 攒说 Geoff Hinton ) 对PCA的理解，实在高明！   如果你没有看过的话，可以找来看看， 有开放的PDF版。 千万不要小看PCA， 很多人隐约知道求解...
基于PCA的人脸特征提取及人脸重建
yi_tech_blog的博客
04-05 6010
应用背景：我们知道，在特征提取中，主成分分析是一种重要的线性变换方法，这里通过实例来说明主成分分析方法提取人脸特征以及利用这些特征进行人脸重建的过程。
PCA的一些理解
Wiiliam527的博客
09-04 1484
最近由于用Haar特征+Adaboost训练分类器时遇到了Haar特征太多导致计算特征空间时内存不足的问题，便想找一些特征降维的方法来缩减特征空间，在网上找了好久也没有找到针对Haar特征有什么有效的降维方法。于是又抱起周志华那本《机器学习》把PCA部分重新翻了一遍，虽然最后发现PCA对于我的问题帮助不大（因为PCA是无监督的，在降维过程中没有利用类别信息，导致降维过后样本反而更难以区分了。这又引
pca主成分分析结果解释_主成分分析(PCA)的详细解释
weixin_39837727的博客
11-17 1万+
原作者：Zakaria Jaadi翻译：钟胜杰这篇文章的目的是提供主成分分析的完整同时比较简化的解释，特别是逐步回答它是如何工作的，这样每个人都可以理解它并利用它，而不必具有很高的数学水平。PCA实际上是一种使用很广的网络方法，但只有少数人直截了当地解释它是如何工作的，而不会过多地投入技术性的解释。这就是为什么我决定自己发布帖子，用简化的方式呈现它的原因。在开始解释之前，文章说明了PCA在每个步骤...
使用matlab中PCA包进行训练集与测试集处理
林源的博客
03-19 2322
使用matlab中PCA包进行训练集与测试集处理1. matlab中PCA包的使用与分析2. 训练集与测试集降维处理 1. matlab中PCA包的使用与分析 [coeff, score, latent ] = pca(X); 其中，X∈Rn×mX \in\mathbb{R}^{n\times m}X∈Rn×m。n = #sample,m = #feature。而获取到的有： coeff ：特征向量。每一列表示一个特征向量。并按特征值从大到小排序 score ：新数据。使用PCA后的数据表示，大小和X一致
Julia 主成分分析PCA
wdl1992的博客
06-19 1000
Julia 主成分分析PCA前言PCA 主成分分析的思路1. 实现样本属性的协方差矩阵 前言 最近在添补之前埋下的坑，学习和实践机器学习。master阶段以李航的《统计学习》为基础，做了一部分机器学习工作。进来以周志华《机器学习》为参考，系统性的学习下机器学习，主要使用python的sklearn库。再者，结合Julia语言联系一下Julia编程。 PCA 主成分分析的思路 PCA利用样本矩阵的特征值，对样本的属性进行降维。原理不表了，大家随处可搜到。 1.计算样本的协方差矩阵 2.对协方差矩阵求解特征值
股票数据PCA分析：第一主成分解释53.6%变异，选择前4个成分
如果我们希望至少解释90%的总变异，根据`summary(pca)`中的累积比例，我们可以看到前四个主成分（PC1-PC4）合在一起占了87.71%的变异，因此至少保留这四个主成分。 4. **可视化结果**： 使用`biplot(pca)`可以...
混合模型：基于VGG-16+PCA+Meanshift/DBSCAN的图像分类(附代码数据集)
ABin_203的博客
04-27 4781
混合模型实战简介数据集训练集测试集实战讲解 简介 博主上次做的VGG16训练宝可梦多分类图像识别，5个每类，每个类别250张左右，训练数量并不多，但如果我的训练数量更少呢？因为在现实生活中，没办法穷尽所有的数据。我们期望更多的高质量数据：正常数据，穷尽类别，标注正确；但是现实大部分为普通数据：夹杂异常数据，包含部分类别，标注标准不一致。为了考虑这个问题，我们可以综合许多模型的优点。于是混合模型就出...
PCA实现步骤及其与opencv中PCA实现方式的对比
IT修道者的专栏
06-12 8561
PCA，也就是PrincipalComponents Analysis，主成份分析，是个很优秀的算法，按照书上的说法：
主成分分析（PCA）与Kernel PCA
白马负金羁
03-01 3万+
本博客在之前的文章【1】中曾经介绍过PCA在图像压缩中的应用。其基本思想就是设法提取数据的主成分（或者说是主要信息），然后摒弃冗余信息（或次要信息），从而达到压缩的目的。本文将从更深的层次上讨论PCA的原理，以及Kernel化的PCA。 首先我们来考察一下，这里的信息冗余是如何体现的。如下图中的左图所示，我们有一组二维数据点，从图上不难发现这组数据的两个维度之间具有很高的相关性。因为这种相...
【Python】小谈 numpy 数组占用内存空间问题
热门推荐
Alan Lee
11-30 4万+
之前跟同学讨论过numpy数组的占用空间大小问题，但是今天给忘了，又重新试验了一下，主要是利用sys模块的getsizeof函数，使用的版本是 Python3.5。记录下来，以备后忘。 问题 一个空的numpy数组对象占用多大空间。 一个int32、int64、float32、float64数占用多大空间。 代码 import numpy as np import ...
数据分析面试【机器学习】总结之-----PCA主成成分分析 常见面试题整理
天阑之蓝的博客
08-14 3807
阅读之前看这里????：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。 博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。 目录1.PCA定义2.PCA具体计算步骤3.降维之后的维度怎么确定4.降维的必要性5.降维的目的：6.给你一个数据集。该数据集包含很多变量，你知道其中一些是高度相关的。经理要求你用PCA。你会先去掉相关的变量吗？为什
利用 主成分分析（PCA） 降维 个人理解
damant的专栏
03-23 6354
特征值分解：从线性空间的角度看，在一个定义了内积的线性空间里，对一个N阶对称方阵进行特征分解，就是产生了该空间的N个标准正交基，然后把矩阵投影到这N个基上。N个特征向量就是N个标准正交基，而特征值的模则代表矩阵在每个基上的投影长度。 特征值越大，说明矩阵在对应的特征向量上的方差越大，功率越大，信息量越多。PCA降维：经过特征值分解，已经得到的N个特征向量和对应的特征值。根据特征值的模的大小，取前m
PCA（Principal Component Analysis 主成分分析）原理及MATLAB实现
akadiao的博客
06-26 2387
关于PCA的原理参见：PCA原理PCA：一种通过特征的线性组合来实现降维的方法，目的就是在尽可能好的代表原始数据的前提下，通过线性变换将样本数据投影到地位空间中。 如图示意，二维样本分别投影到e1、e2上，降维一维数据。 ＭＡＴＬＡＢ中使用princomp（）函数对ＰＣＡ进行封装。 一般调用类型： [COEEF,SCORE,latent]=princomp(Y); COEEF：为样本协
主成分分析（PCA）
qq_24946843的博客
08-17 1164
一、主成分分析（PCA） 假设Y为m个样本，每个样本有n维，= [,,... ,; ,...,; ...;,,... ,] 目标（最大方差理论）：寻找一投影向量，使得原始数据在该向量上的投影方差最大，投影方差最大，说明很好的保留了原始数据的特征，方差小的一般认为是噪声或没用的数据。令该投影向量为单位向量，即*P= 1,则投影值=*P。 方差= 令= [;; ...;...
PCA简要理解
CCB的博客
04-08 278
文章目录1. PCA简要介绍2. PCA用处参考资料 1. PCA简要介绍 降维 —— 用新的基底表示（基变换） 求最大方差：用来确定主方向，使得投影后的数据尽量分散。 求协方差：使得新找的轴之间独立（不希望它们之间存在（线性）相关性的，因为相关性意味着两个字段不是完全独立），这样就不会存在重复表达的信息。 零均值化 —— 方便后面的求协方差矩阵。—— 求的是同一个特征的平均值，就像X‾\...
机器视觉学习总结（二）—— LDA，PCA算法与应用
Talent_vincent的专栏
02-24 4301
（一）LDA算法 LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。有些资料上也称为是Fisher’s Linear Discriminant，因为它被Ronald Fisher发明自1936年，Discriminant这次词我个人的理解是，一个模型，不需要去通过概率的方法来训练、预测数据，比如说各种贝叶斯方
Matlab实现PCA主成分分析详解
在Matlab中，PCA的实现方法通常涉及以下几个关键步骤： 1. 数据准备：首先需要准备要分析的数据，这通常是一个矩阵，其中每一行代表一个观测值，每一列代表一个特征。 2. 数据标准化：由于PCA对数据的尺度非常敏感...
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