利用PCA做图像压缩时,需要先把图像数据标准化吗? [问题点数:40分,结帖人jin_orchid]

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PCA为什么要进行中心化
如果没有对数据做中心化,那算出来的第一主成分的方向可能就不是一个可以“描述”(或者说“概括”)数据的方向了。还是看图比较清楚。 n n黑色线就是第一主成分的方向。只有中心化数据之后,计算得到的方向才能比较好的“概括”原来的数据。...
关于PCA的五问
---------------------------------------更正版参考,关于PCA的五问-chamwen---------------------------------------nnPCA 本质是特征选择,而且是无监督的特征选择,依据方差最大的方向(或者说子空间)是原始数据中的主要信号方向,但是因为是无监督的,和标签相关度不一定很高。先记一下 PCA 的几个疑问。nn问题1:...
主成分分析(PCA)在压缩图像方面的应用
一、主成分分析的原理nn主成分分析能够通过提取数据的主要成分,减少数据的特征,达到数据降维的目的。n具体的原理可参见之前写的关于PCA原理的一篇文章:nn点击打开链接nn二、使用matlab仿真实现nnn%% <em>利用</em>PCA对<em>图像压缩</em>nnnclose allnclear allnclcn%% 输入nIn = imread('lena_gray_256.tif');nn%% 输入参数nnum_val =...
基于PCA的图像压缩Matlab代码
基于PCA的<em>图像压缩</em>Matlab代码,包含经典的Lena图像。被压缩图像必须是正方形的BMP格式图像。
数据预处理方式(去均值、归一化、PCA降维)
一.去均值nn1.各维度都减对应维度的均值,使得输入数据各个维度都中心化为0,进行去均值的原因是因为如果不去均值的话会容易拟合。   这是因为如果在神经网络中,特征值x比较大的时候,会导致W*x+b的结果也会很大,这样进行激活函数(如relu)输出时,会导致对应位置数值变化量太小,进行反向传播时因为要使用这里的梯度进行计算,所以会导致梯度消散问题,导致参数改变量很小,也就会易于拟合,效果不好。nn...
数据标准化与PCA白化原理探索
PCA是实验中很常用的工具,一般用来做降维,它的实现有很多很多种,其中牵涉相当多的细节,笔者在实现PCA时常常有困惑,为什么查到的各种代码总有一些不同的trick,有时候对样本提前归一化?有时候又要减均值?这些操作对于PCA降维效果到底有什么影响?这篇文章从PCA白化入手,探究这些trick背后的原因。1 Whitening (白化)白化1有两种,一种是PCA Whitening,一种是ZCA Wh
深度学习笔记:主成分分析(PCA)(1)——标准化、协方差、相关系数和协方差矩阵
本文是PCA的前置数学知识的笔记,包括随机变量<em>标准化</em>,协方差,相关系数和协方差矩阵的内容
PCA在图像压缩和图像识别的区别
PCA(principle component analysis)主要用于数据降维,消除数据间的相关性,通过协方差求得特征空间,将数据集映射到特征空间,可实现<em>图像压缩</em>和提取特征的目的。1、<em>图像压缩</em>一幅图像可通过像素堆叠的方式来用高维数组来表示,如m*n大小的图像可用mn大小的数组表示。mn*1 x 1*mn相乘得到的协方差矩阵为mn * mn ,远远大于原图像大小,因此不能实现压缩目的。为此,将图...
PCA 原理及其在图像压缩中的应用
PCA(主成分分析),Principle Component Ananlysis。如果有很多个样本数据,<em>需要</em>从这些样本数据中找出“冗余”的信息,然后剔除这些冗余信息,PCA就可以完成这个任务。
R语言PCA(图像压缩
R语言实现PCA及其在<em>图像压缩</em>的应用R语言实现PCA及其在<em>图像压缩</em>的应用
【Python那些事儿】主成分分析PCA
主成分分析PCA(Principal Component Analysis):n无监督方法n保留数据分布nPCA通过以下步骤来完成目标:n将数据集<em>标准化</em>成为均值为0;n找出数据集的相关矩阵和单位标准偏差值;n将相关矩阵分解为特征向量和特征值;n基于降序的特征值选择Top-N特征向量;n投射输入的特征向量矩阵到一个新的子空间。n对于一维数据,可用方差来衡量数据的分布或散步情况。在多维的场景里,我们很容
Python压缩图像方法
# -*- coding: utf-8 -*-&quot;&quot;&quot;Created on Tue Jun  5 18:05:22 2018@author: jcy&quot;&quot;&quot;import numpy as npfrom scipy import misc from sklearn import clusterimport matplotlib.pyplot as pltclass MyCompressImage: ...
PCA图像压缩入门——学习笔记
PCA<em>图像压缩</em>入门——学习笔记1.从协方差矩阵开始新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入rn1.从协方差...
数据什么时候需要做中心化和标准化处理?
n n n 在回归问题和一些机器学习算法中,以及训练神经网络的过程中,通常<em>需要</em>对原始数据进行中心化(Zero-centered或者Mean-subtraction)处理和<em>标准化</em>(Standardization或Normalization)处理。目的:通过中心化和<em>标准化</em>处理,得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。n计算过程由下式表示:nnn下面解释一下为什么...
图像处理中的数学原理详解21——PCA实例与图像编码
主成份变换,PCA,K-L变换,卡洛南-洛伊变换,霍特林变换,尽管名字很多,但本质上它们都是一个东西。PCA是机器学习和数据挖掘中的一种方法,也是数字图像处理中用来进行编码和压缩的一种技术。本文介绍相关理论推导。本文将通过实例和图像中的应用来介绍PCA
Tensorflow 图像数据预处理,标准化
import numpy as npnimport randomnimport matplotlib.pyplot as pltnfrom PIL import Imagenn1.<em>需要</em>导入的包nfor n in range(4600):n# input_data用来保存所有faces图片的路径n data_path=r'C:\Users\Administrator\Desktop\da...
PCA图像压缩的matlab实现
PCAfunction <em>pca</em>_testnclear;close all;% read imagenimg=imread(path); nfigure(1),subplot(121),imshow(img,[]);title('Original Image');n[M N] = size(img);nf = double(img);nbs = 16; %图像块尺寸np = 3
为什么要进行数据标准化?什么时候需要进行数据标准化,什么时候不需要进行数据标准化
数据<em>标准化</em>
图像压缩原理
本文介绍了<em>图像压缩</em>的背景,原理。简单易懂,相信能让你有所收获。
基于主成分分析,图像压缩和重建,降维,注释详细,有例图。
基于主成分分析,<em>图像压缩</em>和重建,降维,注释详细,有例图
理解:回归与拟合、归一化与标准化
回归和拟合:n一、回归:n研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。n应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系,对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。n二、拟合n所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn},通过调整该函数中若干待定系数f(λ1,λ2,…,λn),使得该函数与已
Coursera NG 机器学习 第七周 KMeans PCA 图像压缩 Python实现
KMeans nnex7.py nnnimport numpy as npnimport matplotlib.pyplot as pltnimport timenfrom scipy.io import loadmatnfrom sklearn.cluster import KMeansnfrom ex7modules import *nn#Part 1:Check MyKMeansnX=loa...
PCA在图像处理上的应用
PCA(Principal Component Analysis), 也就是主成分分析, 是数据分析的常用方法, 其原理是: 反映对象特征的多个属性往往存在线形相关, 所以可以找到一个合理的方法, 对此多个属性变换为线性无关的另一组属性, 变换后的属性个数小于最初的属性的个数, 也就是起到了数据降维的作用, 这样可以减少数据分析的复杂度. 自然, PCA在机器学习,计算机视觉和图像处理上
线性回归中何时中心化和标准化训练数据
注明: 本文主要参考https://stats.stackexchange.com/questions/29781/when-conducting-multiple-regression-when-should-you-center-your-predictor-varia中的回答一般来说,我们再做线性回归时并不<em>需要</em>中心化和<em>标准化</em>数据。大多数情况下数据中的特征会以不同的测量单位展现,无论有没有中心化
图像标准化
传入图片数据 x,并返回<em>标准化</em> Numpy 数组。值应该在 0 到 1 的范围内(含 0 和 1)。返回对象应该和 x 的形状一样。nndef normalize(x):n &amp;quot;&amp;quot;&amp;quot;n Normalize a list of sample image data in the range of 0 to 1n : x: List of image data. The image s...
PCA真实操作中的大坑
PCA真实操作中的大坑真的是伤不起啊。。。。今天讲一个潜意识出错的问题。在本人博客中有另外两篇转载的博客是记录PCA的思路讲解,有<em>需要</em>的可以看一下。
数据预处理之数据降维 PCA法
数据降维之PCA与SVD法
图像特征提取系列之PCA
1:为什么图像处理<em>需要</em>PC A?n1- 如果【特征向量】维度过高,不仅会增加计算复杂度,还会给分类问题带来负面影响,造成识别,或者分类精度降低。 n2- 可能,直观上,感觉特征越多,就越多的描述【样本的属性】,可提高识别率。 n3- 其实,并不是???!!假设,要区分西瓜,冬瓜。我们可以直接通过表皮就纹理,就可以做出正确的判断。那么,我多加几个特征:(重量)(形状)(体积)(是否有籽),可能还会对分
图像预处理:去均值、归一化、PCA、白化
为什么要进行图像预处理?大概是为了 n(1)使得原始图像符合某种既定规则,便于后续处理。 n(2)去除图像中的影响后续处理精度、准确度的因素,如噪声等。 n(3)在正式处理前进行处理,减少后续的运算量,加速收敛(为什么会提高收敛速度,可以参见这篇博文<em>图像数据</em>预处理对收敛速度的影响),提高后续步骤的可靠性。 n大概分为去均值、归一化、PCA、白化几种。nn假定数据表示成矩阵为X,其中我们假定X是[N...
莫凡Python学习笔记——神经网络的检验(二):特征数据标准化
为了让神经网络更好的消化,我们<em>需要</em>对数据进行特征<em>标准化</em>。 n一般的数据可能来源不同,规格不同,采集方式不同,以买房的例子为例: n离市中心的距离数据变化差距不是很大,楼层也不是很大,但是面积的变化差距还是挺大的。我们<em>利用</em>这三组数据对房子的价格进行预测,假如这里面面积对于价格的影响最大,但是神经网络并不知道,在误差反向传播的时候,误差的修正是每个参数平均分摊修正的,但是假如楼层对影响不大,面积影响大,
正确使用Matlab中的PCA包
正确使用Matlab中的PCA包nn[coeff, score, latent ] = <em>pca</em>(X);nnnXn×mXn×m X_{n\times m} :n个样本,每个样本m维 ncoeff :特征向量,每一列表示一个特征向量。并以特征值从大到小排了序 nscore :新的数据表示,行表示样本,列表示样本属性。(与X一样) nlatent :特征值,并以从大到小排序。可根据每个值...
图像的压缩与恢复
一个图像是如何数字化的呢?不妨从一张玩具鸭子图片说起。首先要把图片打格子分成若干小块,每块用一个数字来表示一种颜色。如果图像是纯黑白两色的,那每块只用1或0表示即可。若图像是16色的,每块用4位二进 数表示,因为2^4=16,即4位二进制有16种组合,每种组合表示一种颜色就行了。真彩色位图的每个小块,都是由不同等级的红绿蓝三种色彩组合的,如图所示,每种颜色有2^8个等级,所以共有2^24种颜色,
PCA降维结果对比【带Y和不带Y】,Y是每个样本数据对应的预测变量(因变量)
希望能得到@-柚子皮-老师的指导:nnnn几点小的疑问:nn1,在带Y和不带Y的情况下,图的差异很明显。如何看出“每个维度下不同Y的占比”nn2,以及如何理解“占比越不平均熵越小”nn3,是否预先进行数据<em>标准化</em>对可视化的结果影响很大,如果不进行<em>标准化</em>,则可视化结果和其他降维可视化算法很类似(如MDS多维标度法,LDA线性判别分析等等),但是<em>标准化</em>之后,结果完全不一样。。这个应该如何理解呢?是否归...
python 原始相素特征和Pca压缩重建进行图像识别 识别性能可视化
import pandas as pd nimport numpy as np ndigits_train = pd.read_csv('../Datasets/Breast-Cancer/optdigits.tra', header=None) ndigits_test = pd.read_csv('../Datasets/Breast-Cancer/optdigits.tes', h...
基于pca图像压缩与重建代码
可以在matlab上运行,<em>利用</em>主成分分析,实现对图像的压缩与重建,文件里包含代码和示例图片
浅析数据标准化和归一化,优化机器学习算法输出结果
作者:chen_h n微信号 &amp;amp; QQ:862251340 n微信公众号:coderpainnnn关于<em>标准化</em>(standardization)nn数据<em>标准化</em>能将原来的数据进行重新调整(一般也称为 z-score 规范化方法),以便他们具有标准正态分布的属性,即 μ=0 和 σ=1。其中,μ 表示平均值,σ 表示标准方差。数据<em>标准化</em>之后的形式可以按照如下公式进行计算:nnnn如果我们是比...
关于PCA降维原理的几点思考
在多变量分析及数据挖掘中,Principal Component Analysis(PCA)降维原理估计是最古老也是最著名的。PCA降维原理分别在三个领域中被发现:Pearson在研究生物结构时发现,Hotelling在心理测定领域发现该原理,Karhunen 在随机过程的框架下发现PCA原理,随后Lo`eve对其进行了归纳总结,故PCA变换也被称为K-L变换。由此可以看出,PCA原理分别在三个领
数量生态学笔记||非约束排序||PCA
n n n nnnnnnn看到本笔记系列的名字么?:R在数量生态学中的应用--矩阵·度量·聚类·排序·空间。其实到排序这一部分已经算是接近尾声了,因为空间分析哪一部分我打算放弃,目前的生态数据规模很少有空间数据。接下来,搬好小板凳,咱们好好讲讲排序。n如果说聚类分析的目的在于寻找数据的间断性,那么排序(ordination)的目的就在于寻找数据的连续性(通过连续的排序...
特征的标准化和归一化
z-score<em>标准化</em>:这是最常见的特征预处理方式,基本所有的线性模型在拟合的时候都会做 z-score<em>标准化</em>。具体的方法是求出样本特征x的均值mean和标准差std,然后用(x-mean)/std来代替原特征。这样特征就变成了均值为0,方差为1了。n max-min<em>标准化</em>:也称为离差<em>标准化</em>,预处理后使特征值映射到[0,1]之间。具体的方法是求出样本特征x的最大值max和最小值min,然后用(x-m...
图像压缩编码
一、<em>图像压缩</em>编码的必要性 n 图像的数据量非常大,为了有效地传输和储存图像,有必要压缩图像的数据量,而且随着现代通讯技术的发展,要求传输的图像信息的种类和数据量愈来愈大,若不进行数据压缩,难以推广应用。二 、<em>图像压缩</em>编码的可行性 n 从压缩的客体—“数字图像”来看,原始<em>图像数据</em>是高度相关的,存在很大的冗余。数据冗余造成比特数浪费,消除这些冗余可以节约码字,也就是到了数据压缩的目的。图像越有
PCA为什么要用协方差矩阵?
PCA方法是数据降维的重要手段之一,方法比较简单,就是将样本数据求一个维度的协方差矩阵,然后求解这个协方差矩阵的特征值和对应的特征向量,将这些特征向量按照对应的特征值从大到小排列,组成新的矩阵,被称为特征向量矩阵,也可以称为投影矩阵,然后将n       每个样本数据有r维(组成一个r维向量),共有n个样本。组成r*n矩阵A,矩阵每一列是一个样本,行是各个不同的特征维度。求解协方差矩阵S=AAT
pytorch学习:图像中的数据预处理和批标准化
目前数据预处理最常见的方法就是中心化和<em>标准化</em>。nn中心化相当于修正数据的中心位置,实现方法非常简单,就是在每个特征维度上减去对应的均值,最后得到 0 均值的特征。nn<em>标准化</em>也非常简单,在数据变成 0 均值之后,为了使得不同的特征维度有着相同的规模,可以除以标准差近似为一个标准正态分布,也可以依据最大值和最小值将其转化为 -1 ~ 1 之间nn批<em>标准化</em>:BNnn在数据预处理的时候,我们尽量输入特征不...
利用 主成分分析(PCA) 降维 个人理解
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。 n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
利用Python进行博客图片压缩
自己写博客的时候常常要插入一些手机拍的照片,都是几M的大小,每张手动压缩太费事了,于是根据自己博客的排版特点用Python写了一个简单的图片压缩脚本,功能是将博客图片生成缩略图,横屏的图片压缩为宽度最大1280像素,竖屏的图片压缩为宽度最大1000像素。rn  代码如下:rn#!/usr/bin/env python3n# coding=utf-8n' 蒋方正Python函数库 'n__autho
Day Two——填充缺失值、归一化数据、PCA降维分析
Day Two——填充缺失值、归一化数据、PCA降维分析nn完整代码及数据地址nn第一部分数据catering_sale.xlsnn第二部分数据normalization_data.xlsnn第三部分数据discretization_data.xlsnn第四部分数据electricity_data.xlsnn第五部分数据leleccum.matnn第六部分数据principal_component...
PCA详解-并用scikit-learn实现PCA压缩红酒数据集
在这篇文章中,我会介绍一些PCA背后的数学概念,然后我们用Wine数据集作为实例,一步一步地实现PCA。最后,我们用更加强大的scikit-learn方便快速地实现PCA,并用逻辑回归来拟合用PCA转换后的数据集。为了让大家更好地理解PCA,整篇文章都贯穿着实例,现在,让我们享受这篇文章吧。
SVC进行图像识别——万图识别
图像识别;n读取二进制文件并合并数据;n数据降维处理;n多图展示;
图像基础8 图像分类——PCA 图像特征提取算法
本系列文章 源于《机器学习实践指南 案例应用解析》学习笔记 原书作者:麦好PCA (Principal Component Analysis),是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。 n它可以用于图像矩阵降维,以降维后的矩阵为基础提取图像特征。当提取的图像特征维度比较高时,为了简化计算量以及存储空间,<em>需要</em>对这些高维数据进行一种程度
机器学习2_逻辑回归和标准化的逻辑回归_AndrewNG
1.在plotData.m中YOUR CODE后(以后的加入位置均是)加入:n% Find Indices of Positive and Negative Examplesnpos = find(y==1); neg = find(y == 0);n% Plot Examplesnplot(X(pos, 1), X(pos, 2), 'k+','LineWidth', 2, ...n'
中心化和标准化
1 为什么会谈到中心化和<em>标准化</em>呢?nn因为在阅读《推荐系统》一书,学习“改进余弦相似度”和“Pearson”相关系数时,都谈到了减去均值(当然两者中用到的,是不同的均值)。这便是“中心化”,至于<em>标准化</em>,是在搜索中心化的内容附带学习的,以这种比较的方式拓展知识面,也是比较有效的。nn2 中心化和<em>标准化</em>是什么?—— 定义nn3 为什么要提出中心化和<em>标准化</em>的方法?nn4 中心化和<em>标准化</em>的实际应用有哪些?...
matlab图像主成分变换程序(PCA)
<em>利用</em>matlab编写的图像主成分分析程序
数据标准化和归一化的选择
https://blog.csdn.net/CoderPai/article/details/80494238
有关Pca的使用:样本数目和降维数目的关系
解析Pca中为什么降维后样本数要严格大于特征数
PCA分析以及MATLAB实现
一、数据降维n(1)二维数据->一维数据nnnnn降维到一维之后的数据:nnn(2)三维数据->二维数据nnn上图中的数据可以投影到二维平面上,大致在如下平面上:nnn投影之后如下图所示:
MATLAB下人脸图像的PCA重构
MATLAB下人脸图像的PCA重构,用matlab实现,代码完整高效。
神经网络训练技巧讨论:为什么需要标准化
本文关注:对于神经网络(主要是全连接网络+SGD)的学习训练,<em>标准化</em>有什么好处(加速收敛),以及为什么有这样的好处。本文观点大多总结自lecun98年的论文:Efficient BackProp,详情请参考原论文。翻译以及总结过程如有疏漏,欢迎指教。另需说明的是:神经网络模型多变复杂,这里多是对于一般情况的启发性讨论,实际使用中<em>需要</em>具体情况具体分析(例如图像领域大多仅减均值,不除方差)。nnnn什...
PCA(主成分分析)方法数据降维、重构和人脸识别
本文使用matlab采用PCA完成对数据的降维、重构和人脸识别。rn参考文章:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463rn我眼中的PCA:rn数据的维数过高,处理起来耗时又费力,于是就在想我能不能只处理部分维数,并且得到的结果与全部维数的结果一致。当当当,PCA就出炉了。简单来说,就是一个图片有2000个特征维度,而实际上只有
哪些机器学习算法不需要做归一化
作者:离散梦nn欢迎大家给出宝贵的建议!nn nn nn哪些机器学习算法不<em>需要</em>做归一化nn nn nn哪些机器学习算法不<em>需要</em>做归一化?nn nn    概率模型(树形模型)不<em>需要</em>归一化,因为它们不关心变量的值,而是关心变量的分布和变量之间的条件概率,如决策树、RF。而像Adaboost、SVM、LR、Knn、KMeans之类的最优化问题就<em>需要</em>归一化。nn nn<em>标准化</em>:特征均值为0,方差为1nn公式...
【图像处理】图像压缩算法
参考nn先码。 n图像的DCT算法 n
PCA特征提取及使用sklearn降维方法
摘自 https://blog.csdn.net/u010182633/article/details/45918737         https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42192293介绍在这篇文章中,我们讨论主成分分析(PCA)是如何工作的,以及它如何被用来作为分类问题的降维技术。在这篇文章的末尾,出于证明的目的提供了Matla...
PCA原理及其R实现
主成分分析法主成分分析也称主分量分析,是揭示大样本、多变量数据或样本之间内在关系的一种方法,旨在<em>利用</em>降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标,降低观测空间的维数,以获取最主要的信息。 n在统计学中,主成分分析(principal components analysis, PCA)是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐
spss实现中心化处理、标准化处理和归一化处理
文章目录一、中心化、<em>标准化</em>、归一化简单描述二、中心化处理三、<em>标准化</em>处理四、归一化处理五、参考资料rn一、中心化、<em>标准化</em>、归一化简单描述rnrnrn意义:数据中心化和<em>标准化</em>在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。rn原理rn数据<em>标准化</em>:是指数值减去均值,再除以标准差;rn数据中心化:是指变量减去它的均值。rn归一化:把数变为(0,1)之间的小数rnrnrn二、中心化处理rn&nbsp;&nbs...
sklearn机器学习:PCA在人脸识别,降噪,手写数字案例中的使用
使用sklearn进行PCA降维之前还是<em>需要</em>知道PCA与SVD的知识的,移步主成分分析与奇异值分解。接下来称为一个调包侠加调参侠,对于原理基本不会说什么。依次学习以下内容。nnPCA中的重要参数与使用PCA进行降维nPCA中的SVD以及一些接口的使用n人脸识别案例n降噪案例nPCA对手写数据集的降维nn一、PCA中的重要参数与使用PCA进行降维n在数据预处理与特征工程部分,提到过一种重要的特征选择...
机器学习实战笔记——基于SVD的图像压缩
原始图像大小为32 X 32=1024像素,<em>利用</em>SVD来对数据降维,实现图像的压缩nn新建一个svdRec.py文件,加入如下代码:n#printMat()函数用于打印矩阵 ndef printMat(inMat, thresh=0.8):n for i in range(32):n for k in range(32):n if fl
用weka写的回归和PCA小例子
用weka写的回归和PCA小例子,主要包括weka api如何使用,回归和PCA怎么操作
机器学习教程 之 SKlearn 中 PCA 算法的运用:人脸识别实例
一.PCA原理简介关于主成分分析算法,即 Principal conponent analysis ,PCA是数据分析与挖掘领域最常见也是最经典的降维方法。它通过对原数据的协方差矩阵进行广义特征值的求解,将原数据矩阵转化到另一组正交基空间(即特征向量空间)当中,在这一正交基空间中不同的维度具有不同权重,这一权重的大小对应相应的特征向量的特征值的大小,特征值越大,原数据在这一维度的重要性越大,即这一维
利用Excel进行主成分分析
使用EXCEL进行主成分分析的例子,只有先加载分析工具箱
PCA主成份分析(Spark 2.0)
Spark 2.0 Scikit PCA n主成分个数选择
利用Numpy的svd函数实现的PCA为什么是对协方差矩阵进行SVD分解
众所周知,PCA是数据分析中经常用到的一种方法,主要用途是对高维数据进行降维,有两大目的:去相关和去冗余。nn其大致的原理是通过对数据协方差矩阵进行特征分解找到使数据各维度方差最大的主成分,并将原数据投影到各主成分上达到去相关的目的,若在投影到各主成分时,仅选取特征值最大的前若干个主成分,则可同时实现去冗余的目的。nn n上图的decorrelate data就是对原数据进行PCA去相关后的效果,...
【python 数据标准化利用sklearn做标准化
# -*- coding: utf-8 -*-nfrom __future__ import divisionnimport sysnreload(sys)nsys.setdefaultencoding('utf-8')nimport pandas as pdnfrom sklearn import preprocessingnimport numpy as npn# pandas读取 Excel
为什么要特征标准化及特征标准化方法
归一化化定义:归一化化就是要把你<em>需要</em>处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你<em>需要</em>的一定范围内。归一化的原因是什么那:n一是为了后面数据处理的方便,把不同量纲的东西放在同一量纲下比较,即把不同来源的数据统一到一个参考系下,这样比较起来才有意义。n特征<em>标准化</em>
归一化与标准化
在机器学习和数据挖掘中,经常会听到两个名词:归一化(Normalization)与<em>标准化</em>(Standardization)。它们具体是什么?带来什么益处?具体怎么用?本文来具体讨论这些问题。nn一、是什么nn1. 归一化nn常用的方法是通过对原始数据进行线性变换把数据映射到[0,1]之间,变换函数为:nnnnn    其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这
CNN 入门讲解:什么是标准化
此文章首发于卷积神经网络(CNN)入门讲解​zhuanlan.zhihu.com内容如有修改,不在此处修改,请关注知乎:蒋竺波----------------------------分割线------------------------------------------------------------大家在看一些机器学习或者深度学习的文章时,在数据预处理的时候,会不会经常看到一个步骤:(输入...
小波的秘密7_图像处理应用:图像压缩
1.前言:rnrnrn对图像来说,如果要进行快速或实时传输以及大量存储,就<em>需要</em>对<em>图像数据</em>进行压缩。在同样的通信容量下,如果<em>图像数据</em>压缩后在传输,就可以查UN输更多的图像信息。例如,<em>利用</em>普通的电话线就可以传输经过压缩后的图像信息。<em>图像压缩</em>研究就是寻找高压缩比的方法,且压缩后的图像要有合适的信噪比。因为在压缩之后,我们还要恢复原始信号,并且在压缩、传输、恢复过程,要求图像的失真度小。rn<em>图像数据</em>往往存
PCA主成分分析进行数据降维
1、PCA的原理rnPCA:principal component analysis 主成分分析,PCA通过更换数据的坐标系来达到降维的目的。rn第一个坐标轴是原始数据的方差最大的方向,第二个坐标轴是与第一个坐标轴正交并且方差次大的方向rnrnrn2、PCA的优缺点rn优点:降低数据的复杂性,识别最重要的多个特征rn缺点:不一定<em>需要</em>,且有可能损失重要信息rn3、PCA伪代码rn'''n去除平均值n
使用Vegan包进行生态学数据排序分析的学习(一)
基本概念与分析原理的理解做生物信息以来一直对排序等的概念不是特别理解。这两天查了几篇资料,梳理了一下,做一下简要的总结。 n 1.排序: n 假设我们有一个OTU表: n n 行为样本,列为OTU(也可以理解为特征)。我们要对这4个样本进行排序: n 假如只有一个otu: 那么根据这一个OTU在每个样本中的值就可以排序啦。 n 假如有两个OTU(otu_9,otu72):我们
Matlab压缩图像代码
&amp;gt;&amp;gt; I=imread('C:\Users\81286\Desktop\2.jpg');n&amp;gt;&amp;gt; J=imresize(I,[28,28]);n&amp;gt;&amp;gt; N = rgb2gray(J);n&amp;gt;&amp;gt; imshow(N);n&amp;gt;&amp;gt; level = graythresh(N); n&amp;gt;&amp;gt; imgbw = im2bw(N,level);n&amp;gt;&amp;
PCA、LDA降维——应用于wine葡萄酒数据集
参考教程:https://mp.weixin.qq.com/s/QqqLAxx92v_HOg7QBKrK6Ann一、wine数据集介绍nnsklearn的wine数据,它有178个样本,13个特征(Alcohol ,Malic acid ,Ash等),总共分为三类。nn二、查看三个特征下的数据分布nnn#葡萄酒数据集+PCAnimport matplotlib.pyplot as plt#画图工具...
机器学习之——归一化线性回归与归一化逻辑回归
之前的博客里,跟大家分享了归一化(Regularization)的概念:保留所有的特征,但是减小参数的大小(Magnitude)。rn这一次捏,跟大家讨论讨论,归一化线性回归模型和归一化逻辑回归模型。rn首先跟大家明确一件事,为什么有些机器学习的模型<em>需要</em>用到归一化这个方法呢?答案有两条:rnrnrn归一化能够加快梯度下降的步伐,也就是获得最优解的速度归一化能够提交模型的精度rn具体的分析我们可以后
主成分分析PCA学习笔记
主成分分析(principal components analysis,PCA)是一个简单的机器学习算法,主要思想是对高维数据进行降维处理,去除数据中的冗余信息和噪声。 n算法: n输入样本:D={x1,x2,⋯,xm}D=\left \{ x_{1},x_{2},\cdots ,x_{m}\right \} n 低纬空间的维数过程:· n1:对所有样本进行中心化
PCA简化数据
1. 降维在已标注与未标注的数据上都有降维技术。这里我们将主要关注未标注数据上的降维技术,该技术同时也可以应用于已标注的数据n主成分分析(Principal Component Analysis,PCA): n将数据从原来的坐标系转移到新的坐标系,新坐标系的选择由数据本身决定,新坐标系的第一个坐标轴是原始数据中方差最大的方向,新坐标系的第二个坐标轴和第一个坐标轴正交、并且具有最大方差。该过程一直重复
【图像处理】MATLAB:图像压缩
编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余
哈夫曼编码及压缩实现
rn哈夫曼编码及压缩实现rn说点闲话rn这个是大概两三个星期前做完了,一直想着要写篇博客,却迟迟没有动手。总是一件事没做完,又来了一堆事。写哈夫曼,算是体会到跟以前写代码不同的感觉。写代码一开始,做些简单的,只是为了掌握技术,完成作业,包括在做通信时,也没有十分专心,没有当成是自己的事来做。哈夫曼是期末开始的,中间放了好久,却是一直惦记着的,大概是觉得哈夫曼这三个字比较有感觉,也不想有始无终。rn...
PCA16位定时器
#include "STC15W4K.H" // °üº¬STC15W4K¼Ä´æÆ÷¶¨ÒåÎļþnsbit LED_1s=P0^0;nunsigned char Count; // ÖжϴÎÊý±äÁ¿nvoid port_mode() // ¶Ë¿Úģʽn{n P0M1=0x00; P0M0=0x00;P1M1=0x00; P1M0=0x00;P2M1
PCA图像程序
<em>利用</em>PCA降维对人脸图像实现降维,同时<em>利用</em>3阶近邻方法实现分类,需自己修改参数即可
中心化和标准化处理
目的:通过中心化和<em>标准化</em>处理,得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。计算过程由下式表示:下面解释一下为什么<em>需要</em>使用这些数据预处理步骤。n在一些实际问题中,我们得到的样本数据都是多个维度的,即一个样本是用多个特征来表征的。比如在预测房价的问题中,影响房价的因素有房子面积、卧室数量等,我们得到的样本数据就是这样一些样本点,这里的、又被称为特征。很显然,这些特征的量纲和数值得量级都是不一样
基于opencv的图像压缩
保证安装好VS2010,opencv,即可运行
[python]用python实现的pca算法
n<em>pca</em>算法用于原始数据维数较高时对数据进行降维rn关于<em>pca</em>算法的学习,有一篇分析特别详细的论文http://www.cs.otago.ac.nz/cosc453/student_tutorials/principal_components.pdf  rn比较好的中文总结:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.ht...
机器学习笔记(二)——广泛应用于数据降维的PCA算法实战
   最近在学习的过程当中,经常遇到PCA降维,于是就学习了PCA降维的原理,并用网上下载的iris.txt数据集进行PCA降维的实践。为了方便以后翻阅,特此记录下来。本文首先将介绍PCA降维的原理,然后进入实战,编写程序对iris.数据集进行降维。一、为什么要进行数据降维?    在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果直接放到机器学习算法中,效果不一定好。一是因为冗余的特征...
为何对数据进行“中心化、归一化”处理
来自知乎回答:nhttps://www.zhihu.com/question/37069477n1、神经网络中,将原始数据进行去中心、归一化这样的<em>标准化</em>处理,(归一化)使得不同的特征具有相同的尺度(量纲),即消除特征之间的差异性,在使用梯度下降法学习参数的时候,不同特征对参数的影响程度就一样了,(一心一意学习权重)从而加速神经网络的训练。n(去中心化)增加基向量的正交性。n2、使用PCA时,一般只...
K-Means和PCA降维小结
在使用unsupervised learning的时候使用的最多的算法就是K-MEANS,本文主要对K-MEANS算法进行介绍以及介绍PCA降维的方法来对学习模型进行压缩优化。
生物信息学入门 GEO芯片数据差异表达分析时是否需要log2以及标准化的问题
GEO中的Series Matrix File(s)通常是经过了<em>标准化</em>和对数转换的数据。但不全是。在实际应用的时候<em>需要</em>根据情况判断一下。对于芯片数据,可能作者将.cel的文件处理成未<em>标准化</em>的数据直接上传。一般来说,在判断counts是否<em>需要</em>重新<em>标准化</em>以及是否<em>需要</em>log2时,可以根据数值大小粗略估计。nn如果表达丰度的数值在50以内,通常是经过log2转化的。如果数字在几百几千,则是未经转化的。因为...
机器学习笔记(二)矩阵和线性代数 例:用Python实现SVD分解进行图片压缩
机器学习中涉及的一些线性代数和矩阵分析的内容,并通过一个例子来表明线性代数的应用,<em>利用</em>Python实现SVD分解来进行图片压缩。
STC系列51单片机利用PCA定时器产生PWM信号例程
STC系列51单片机<em>利用</em>PCA定时器产生PWM信号例程,使用STC系列单片机自带PWM功能
交叉验证--分离训练集和测试集--标准化归一化--数据特征筛选
目录nn1,将全部数据分离成训练集和测试集(之前首先先将x和y分类出来才可以)nn2,将训练集分离做交叉验证nn3、归一化----<em>标准化</em>---正则化----Python的实现nn1、(0,1)<em>标准化</em>:nn2、Sigmoid函数nn4、sklearn数据特征重要程度的筛选nnPython特征选择的四种方法(参考网址)nn1,将全部数据分离成训练集和测试集(之前首先先将x和y分类出来才可以)nnn''...
Adobe AIR in Action下载
Adobe AIR in Action 1. English Version 2. Exclude Source 英文本,不含代码 有兴趣的可以看看 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/tianyi_lee/2194130?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/tianyi_lee/2194130?utm_source=bbsseo[/url]
Google C++ 风格指南 - 中文版PDF下载
Google C++ style guide - 中文PDF,版本号为3.133,是官方发布的最新中文版,原版为chm格式,这里提供PDF版本下载。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/dogandog/3103105?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/dogandog/3103105?utm_source=bbsseo[/url]
myeclipse优化文档下载
相信大家在启动MyEclipse的时候都很慢,很烦有没有让他更快更舒服咧,现在就介绍一个优化方法,很实用的哦~ 不多说没软件的朋友先下载:MyEclipse7.5英文正式版 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/topkaiser_cn/3306588?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/topkaiser_cn/3306588?utm_source=bbsseo[/url]
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