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主成分分析(PCA)中的协方差矩阵求法?
yutianzuijin
领域专家: 算法与数据结构技术领域
2012-04-20 11:38:41
最近要做一个人脸识别的程序,现在想采用PCA方法。从csdn上也下了一个资源:http://download.csdn.net/detail/zjhwisdom/2147798,研究了一下代码。
现在有一个问题:协方差矩阵标准的求法是x*x',但是有可能x的维数太大,导致协方差矩阵的行数非常大。上述下载的代码却是求的x'*x,我想问一下虽然这样可以降低维数,但是这有道理吗?是否正确?
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主成分分析(PCA)中的协方差矩阵求法?
最近要做一个人脸识别的程序,现在想采用PCA方法。从csdn上也下了一个资源:http://download.csdn.net/detail/zjhwisdom/2147798,研究了一下代码。 现在有一个问题:协方差矩阵标准的求法是x*x',但是有可能x的维数太大,导致协方差矩阵的行数非常大。上述下载的代码却是求的x'*x,我想问一下虽然这样可以降低维数,但是这有道理吗?是否正确?
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digitalfilter
2013-12-09
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代码中采用的应该是零均值的行向量,此时的协方差矩阵是x'*x,列向量的话应该是x*x'。
alice_ice_lemon
2013-05-07
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您好 我也在做人脸识别的毕设 用VC编程的 能否发给我个案例参考 非常感谢!!!421369006@qq.com
matlab 实现
主成分分析
(
PCA
)
主成分分析
(
PCA
)是一种广泛应用于数据分析和机器学习领域的统计方法,主要目的是通过线性变换将高维数据转换为低维表示,同时保留原始数据的主要特征。
PCA
通过对数据进行正交变换,找到新的坐标轴(主成分),这些...
[Matlab].rar_
主成分分析
_协方差_
协方差矩阵
主成分分析
(
PCA
)是一种广泛应用于数据分析和降维的技术,其目标是将原始高维度数据转换成一组线性不相关的低维度特征,这些新特征(称为主成分)能够尽可能多地保留原始数据的信息。在本资源
中
,提供的Matlab代码...
PCA
_
主成分分析
法代码_
主成分分析
_
PCA
Main.java很可能是主程序,它调用
PCA
.java
中
定义的
PCA
类来执行
主成分分析
。
PCA
.java文件则可能包含了
主成分分析
的具体算法实现。
PCA
的主要步骤包括: 1. **数据预处理**:首先,对数据进行标准化或归一化,...
PCA
主成分分析
代码 MATLAB版
PCA
(
主成分分析
,Principal Component Analysis)是一种统计学方法,用于将高维数据转换为一组线性不相关的低维变量,这些新变量被称为主成分。
PCA
的主要目标是减少数据的维度,同时保持数据集
中
的方差最大化。在...
主成分分析
法matlab源代码
主成分分析
(
PCA
,Principal Component Analysis)是一种统计学方法,用于将高维数据转换为一组线性不相关的低维变量,这些新变量被称为主成分。这种方法通常用于数据分析、数据降维、特征提取以及图像处理等领域。...
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