pca 主成分分析 降维算法案例以及matlab代码 [问题点数:40分]

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探花 2013年 总版技术专家分年内排行榜第三
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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
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基于MatLab的PCA降维人脸识别系统(超详细解说)
(一)基于MatLab的PCA<em>降维</em>人脸识别系统 本次博客内容将详细介绍如何使用MatLab,进行PCA<em>降维</em>来识别人脸。内容参考张铮《精通MatLab数字图像处理与识别》。书中有些内容应该是出现了打印错误,再次对部分<em>算法</em>进行改正,补充了书中没有的函数,此次博客内容仅适用于新手入门。部分背景,介绍描述性语言都省略,想看详细的内容,请看...
t SNE + matlab 多种降维 方式,一个公式,你值得收藏
说明:这是一个工具包,加了之后可以用一个函数使用很多种<em>降维</em>方法,简单快捷。下载:http://lvdmaaten.github.io/drtoolbox/安装1 解压2 把工具包解压文件夹扔到matlab安装目录中的toolbox里面:3.点击setpath,设置路径4.点击 add with subfolders,汉化可能是,添加子文件夹4.添加我们的toolbox,然后保存。在matlab运行...
Matlab使用PCA降维
原文地址:使用PCA(Principal Component Analysis)<em>降维</em>的语句">Matlab 使用PCA(Principal Component Analysis)<em>降维</em>的语句作者:abracadabra       在统计学中,<em>主成分分析</em>(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
人脸识别中用主成分分析PCA来将数据降维--MATLAB代码
人脸识别的数据集,维度一般都比较高,在自己的电脑上跑这么高维的数据集,很多个人计算机需要跑很长时间,因此一般都需要改变图像大小或者是<em>降维</em>。 常用的方式有以下几种,最普通的是改变图像的大小,是用的MATLAB自带的imresize函数来直接改变图像的大小,如何使用请自行查询。其次就是<em>降维</em>,基本的<em>降维</em>方式主要是PCA和LDA两种,复杂的我也曾用过自编码器<em>降维</em>。本文主要讲述的是用PCA的方式<em>降维</em>人脸数...
主成分分析PCA降维的MATLAB程序实现代码
在MATLAB中实现用<em>主成分分析</em>(PCA)的方法对矩阵的<em>降维</em>.其中包括具体程序实现代码,为了增加程序的可读性,对程序的主要步骤都进行了解释。
PCA(主成分分析降维算法详解 和代码
1. 前言  PCA : principal component analysis ( <em>主成分分析</em>) 最近发现我的一篇关于PCA<em>算法</em>总结<em>以及</em>个人理解的博客的访问量比较高, 刚好目前又重新学习了一下PCA (<em>主成分分析</em>) <em>降维</em><em>算法</em>, 所以打算把目前掌握的做个全面的整理总结, 能够对有需要的人有帮助。 自己再看自己写的那个关于PCA的博客, 发现还是比较混乱的, 希望这里能过做好整理。 本
【机器学习】数据降维主成分分析(PCA)
本文代码推荐使用Jupyter notebook跑,这样得到的结果更为直观。 <em>主成分分析</em>(PCA) 特征抽取通常用于提高计算效率,降低维度灾难。 <em>主成分分析</em>(Principe component analysis,PCA):        是一种广泛应用于不同领域的无监督线性数据转换技术,作用是<em>降维</em>。   常用领域: 股票交易市场数据的探索性分析和信号去噪、生物信息学领域的基因组
PCA主成分分析Matlab代码实现
<em>主成分分析</em>是一种数据<em>降维</em>方法。什么时候要<em>降维</em>呢? 当需要对一个样本集中的样本进行排序时,可能有多个维度可以对这些样本进行评价,但维度过多会造成不变,因此我们希望能够用更少的维度评价,同时尽量减少评价的准确度损失。 <em>主成分分析</em>,简单来说,就是直接选择对评价结果贡献度较高的几个维度,或者直接去掉对评价结果贡献度较低的几个维度;(公式参考) PCA<em>主成分分析</em>Matlab实现数据要求: m∗n(除...
PCA降维算法原理及matlab代码实现
欢迎转载:转载请注明出处,谢谢。 常见的数据<em>降维</em><em>算法</em>有:奇异值分解(SVD)、<em>主成分分析</em>(PCA)、因子分析(FA)、独立成分分析(ICA)。 PCA<em>降维</em>的基本思想:通过计算数据矩阵的协方差矩阵,然后得到协方差矩阵的特征值、特征向量、选择特征值最大(即方差最大)的K个特征所对应的特征向量组成的矩阵,这样可以将数据矩阵转换到新的空间当中,实现数据特征的<em>降维</em>。 PCA<em>降维</em>有两种思路:一种是特征值...
降维和特征选择的关键方法介绍及MATLAB实现
目录 概念理解 <em>降维</em>: 特征选择: <em>降维</em>的方法 <em>主成分分析</em>(Principle Component Analysis, PCA)方法 偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS) MATLAB实现 重点函数解读: 【例】光谱数据主成分回归分析(PCR) 【例】偏最小二乘法(PLS) 特征选择的方法 Filter vs. Wrapper 搜索法 随...
使用matlab进行降维
clc; for i=1:168 X(i,1:20)=totalPDSdat(i,5:24); labels(i,1)=0; end for i=169:386 X(i,1:20)=totalNPdata(i-168,5:24); labels(i,1)=1; end item=10; %迭代次数 sigma=1; %高斯函数方差 filename
一些Matlab中好用的数据降维和特征选择工具包
1、Feature selection libraryhttps://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/56937-feature-selection-library2、codes and datasets for feature learninghttp://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/Data/data....
java编写的主成分分析(PCA)降维技术
java编写的<em>主成分分析</em><em>降维</em>,用的是机器学习鸢尾花数据,该数据从mysql数据库中读取得到,用Jama.jar实现矩阵运算,hashmap的key存特征值,value存对应的特征向量。
python_主成分分析(PCA)降维
<em>主成分分析</em>(principal component analysis)是一种常见的数据<em>降维</em>方法,其目的是在“信息”损失较小的前提下,将高维的数据转换到低维,从而减小计算量。   PCA的本质就是找一些投影方向,使得数据在这些投影方向上的方差最大,而且这些投影方向是相互正交的。这其实就是找新的正交基的过程,计算原始数据在这些正交基上投影的方差,方差越大,就说明在对应正交基上包含了更多的信息量。
数据降维--------主成分分析(PCA)算法原理和实现学习笔记
1 <em>主成分分析</em>背景 '''PCA计算步骤(思想是把数据投影到方向向量使数据集的特征向量到方向向量的垂线长度最短) 1.去平均 2.计算协方差矩阵 3.计算协方差矩阵的特征向量和特征值 4.将特征值从小到大排列 5.保留最上面的n个特征向量 6.将数据转换到上述n个特征向量构建新的空间 ''' 备注:<em>降维</em>过的方向向量就是新的数据集、特征向量就是数据集维度个数,通过特征向量个数限制<em>降维</em>的维数 在...
主成分分析降维
数据量太大时往往会有相关性较高的维度,给建模计算带来不必要的开支。 <em>算法</em>步骤: 输入:n维样本集,要<em>降维</em>到的维数n'.     输出:<em>降维</em>后的样本集D'     1) 对所有的样本进行中心化:      2) 计算样本的协方差矩阵     3) 对矩阵进行特征值分解     4)取出最大的n'个特征值对应的特征向量 将所有的特征向量标准化后,组成特征向量矩阵W。     5)对样...
用java实现主成分分析(PCA)降维
在机器学习和数据挖掘中,我们经常需要对数据的大量特征进行<em>降维</em>处理,减少训练的运算量和运算时间,而<em>主成分分析</em>(PCA)就是用来进行<em>降维</em>操作的<em>算法</em>。 <em>主成分分析</em>(PCA)的描述如下: PCA(Principal Component Analysis),即<em>主成分分析</em>方法,是一种使用最广泛的数据<em>降维</em><em>算法</em>。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的...
浅谈PCA(主成分分析)线性降维算法用法
PCA是一种线性<em>降维</em><em>算法</em>,想要了解其基本原理的博友,建议到此博客(https://blog.csdn.net/Mr_tyting/article/details/76070436)去研读原理。 sklearn.decomposition.PCA(n_components = None, copy = True, whiten = False) n_components表示需要保留的主成分个数,...
pca matlab代码 数据降维
这是一个<em>pca</em> <em>matlab代码</em>,用于数据<em>降维</em>,是一种非常常用的方法,先有代码附上以供参考
主成分分析(PCA降维)与最小二乘-原理以及详细推导
重新整理了PCA相关的原理和推导
PCA(主成分分析)、主份重构、特征降维
PCA(<em>主成分分析</em>)、主份重构、特征<em>降维</em>
[机器学习]PCA主成分分析原理分析和Matlab实现方法
转载于http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/68487833 网上关于PCA(<em>主成分分析</em>)原理和分析的博客很多,本博客并不打算长篇大论推论PCA理论,而是用最精简的语言说明鄙人对PCA的理解,并在最后给出用Matlab计算PCA过程的三种方法,方便大家对PCA的理解。     源代码和附件下载地址: http://download.
【机器学习】Sklearn库主成分分析PCA降维的运用实战
PCA是一种线性映射(或线性变换),简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上,那么在数据分析上,我们是将数据的主成分(包含信息量大的维度)保留下来,忽略掉对数据描述不重要的成分。即将主成分维度组成的向量空间作为低
PCA主成分分析---降维(python调用实现)
使用鸢尾花数据集,原始特征向量为4,现在使用python库 <em>降维</em>为2维 import matplotlib.pyplot as plt # 加载matplotlib用于数据的可视化 from sklearn.decomposition import PCA # 加载PCA<em>算法</em>包 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris...
主成分分析PCA和核化线性降维kernel PCA
前言 <em>主成分分析</em>(Principal Component Analysis)是最常用的一种<em>降维</em>方法。以前经常用PCA用来特征的<em>降维</em>,但对原理和实现方法理解的不透彻,用起来心里没底,这几天有空总结一下PCA的原理。 原理 在正交属性空间中的样本点,如何使用一个超平面对所有样本进行恰当的表达?这样的超平面应该有这样的性质: 最近重构性:样本点到这个超平面的距离足够近(尽量少的信息损失) 最大...
机器学习降维主成分分析法(PCA)
<em>主成分分析</em>(principal component analysis)也称主分量分析,旨在利用<em>降维</em>的思想,把多指标转化为少数几个综合指标(即主成分),其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息,且所含信息互不重复。 PCA主要思想 PCA的基本原理就是将一个矩阵中的样本数据投影到一个新的空间中去。当把所有的数据 都投射到该新空间时,我们希望平均方误差能尽可地小。 PCA主要步骤 将原...
PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解) - New begin, new .pdf
PCA<em>降维</em><em>算法</em>总结<em>以及</em>matlab实现PCA(个人的一点理解) - New begin, new .pdf 在进行图像的特征提取的过程中,提取的特征维数太多经常会导致特征匹配时过于复杂,消耗系统资源,不得不采用特征<em>降维</em>的方法。所谓特征<em>降维</em>,即采用一个低纬度的特征来表示高纬度。特征<em>降维</em>一般有两类方法:特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征;而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。下面着重介绍PCA。
MNIST在Matlab中输入并采用PCA降维
模式识别课程做一个数字识别的小组作业,采用MNIST数据集,方法是PCA+BP和CNN的对比实验,环境是Matlab。这里先贴上读图片和PCA<em>降维</em>部分。参考:https://blog.csdn.net/tracer9/article/details/51253604https://blog.csdn.net/wangyuquanliuli/article/details/17378317关于数据集...
主成分分析PCA与奇异值分解SVD在降维中的应用
在数据压缩、冗余和噪音的消除中,PCA是常用的<em>降维</em>方法。其主要是用于减少数据集的维度,同时保证了数据集中使方差贡献最大的特征。因为用到了样本之间的协方差,如果样本数量比较多的时候,其计算量是相当大的。SVD利用PCA求解过程中的特点,可以有效降低这方面的计算量。下面分两个部分对涉及到的PCA和SVD原理进行分析。 1.<em>主成分分析</em>PCA:         PCA是利用数据里面最主要的部分替代原来...
降维:使用SPSS主成分分析(PCA)与因子分析
毕设在用SPSS做PCA的时候,遇到一些问题。虽然以前在做数模的时候也遇到过,但是,当时只是照着书上走,做个评价什么的。这次,更深度的思考了一些问题,在这里记录下来,以备今后再次遇到时,能省些力气。 因为我自身并非统计出身,描述中可能会有纰漏,还希望懂行的大佬给予我进行指正,纠正我的错误观念,感谢。 为什么要用PCA? 首先,<em>降维</em>是为了将多维的指标(变量)降低维度,以便简化计算,防止维度爆炸之类的...
PCA(主成分分析)-------原理,推导,步骤、实例、代码
最近一直在学习<em>主成分分析</em>(PCA),所以想把最近学的一点知识整理一下,如果有不对的还请大家帮忙指正,共同学习。一、PCA简介1.概念:<em>主成分分析</em>是一种统计方法,通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换成一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。2.思想:PCA的思想是将n维特征映射到m维上(m&amp;lt;n),这m维是全新的正交特征,称为主成分,这m维的特征是重新构造出来的,不是简单的从n维特...
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。 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<em>降维</em>: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主成分分析原理分析和Matlab实现方法(三)
PCA<em>主成分分析</em>原理分析和Matlab实现方法(三)
PCA主成分分析去噪与降维
一、目的 1、降低维数(主要目的) 2、去噪 二、 引用 https://www.cnblogs.com/sweetyu/p/5085798.html
主成分分析降维(MNIST数据集)
今天看了用<em>主成分分析</em>简化数据,就顺便用MNIST数据集做了下实验,想直观地看一下效果,并通过完成这个小demo深入理解下原理。我发现“是什么、能做什么、怎么用、效果是什么、原理是什么、优缺点是什么”这样的思路能让我更好地接受一个新知识,之所以把原理放在效果后面,是因为我比较喜欢先看看它的作用,可视化意义之后能提起我对一个知识的兴趣,加深对它意义的理解,后面看数学原理会容易,所以整篇文章就以这样的思路
主成分分析-PCA---java源码注释
<em>主成分分析</em>-PCA---java源码注释-非常好,感谢原作者
数据降维、PCA——基于鸢尾花数据集
<em>主成分分析</em>PCA <em>主成分分析</em>(Principal Component Analysis, PCA) 主成分: 可以把具有相关性的高纬度变量,合成为线性无关的低纬度变量,称为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。 方差(度量分散程度)协方差(度量两变量间的线性相关性,0,线性无关)特征向量:描述数据结构的非零向量。 原理: 矩阵的主成分就是其协方差矩阵对
deep learning PCA(主成分分析)、主份重构、特征降维
前言       前面
机器学习-python编写主成分分析(PCA)数据降维
代码及数据集下载:PCA 在机器学习之前通常需要对数据进行<em>降维</em>处理,有以下原因: 使得数据集更易使用 降低很多<em>算法</em>的计算开销 去除噪声 使得结果易懂 这里讲的<em>降维</em>方法为<em>主成分分析</em>法(PCA),将数据从原来的坐标系转换到新的坐标系,新的坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新最标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向。该过程一直重复,重复次数为想
【机器学习】【PCA-2】PCA主成分分析降维的Python实现 + 代码讲解
1.PCA<em>主成分分析</em>原理2.PCA<em>降维</em>求解步骤3.PCA<em>降维</em>的Python实现(Release版本)3.1代码3.2运行结果4.PCA<em>降维</em>的Python实现(Debug版本)4.1代码4.2运行结果(end)
PCA主成分分析之三维演示(Matlab)
PCA<em>主成分分析</em>之三维演示(Matlab) 目录 PCA<em>主成分分析</em>之三维演示(Matlab) 目录 原理简介 结果展示 源代码 体会 原理简介 结果展示 源代码 function PCAdemo close all;clear;clc; h_figure = figure; mu = [0 0 0]; %协方差矩阵,对角为方差值0.3...
用PCA主成分分析给数据降维
 有时我们的数据中包括很多属性,有些是没意义的,有些是重复的,有些组合后意义更明显。此时,我们需要简化属性节约算力,去噪,去冗余,求取更典型的属性,同时又希望不损失数据本身的意义。 <em>主成分分析</em>(Principal Component Analysis,PCA),是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。数据分析中常使用PCA给数据降...
机器学习:降维算法-主成分分析PCA算法两种角度的推导
微信交流: 若把高维空间的样本点(可以想象是一个3维的)映射到一个超平面,怎样的超平面可以认为是“好的”,可以想到这个超平面大概有这样的性质: 最近重构行:样本点到超平面的距离都足够近;(样本点变化尽可能小,丢失的信息尽可能少) 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影尽可能分开.(样本点在低维空间区分度尽可能高) 神奇的是,从两个角度出发,可以分别得到<em>主成分分析</em>PCA<em>算法</em>的两种等价推导。...
【机器学习算法实现】主成分分析(PCA)——基于python+numpy
【机器学习<em>算法</em>实现】<em>主成分分析</em>(PCA)——基于python+numpy @author:wepon @blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42177327 1、PCA<em>算法</em>介绍 <em>主成分分析</em>(Principal Components Analysis),简称PCA,是一种数据<em>降维</em>技术,用于数据预处理。一般我们获
深度学习中的降维操作——PCA(主成分分析
前言: 深度学习是个很有意思的话题: 1.对线性不可分的数据,其方法是通过增加隐层神经元的数量,将低维不可分的数据映射到高维,使得数据可分(如单隐层感知机训练异或门) 2.对特征维数过高的数据(如mnist手写识别中的维度为28*28),将对数据进行<em>降维</em>操作,通常的<em>降维</em>操作有PCA(<em>主成分分析</em>)与dA(降噪自动编码器)。 下面是对PCA的工作流程的简述,之后对工作流程进行数学上的解
( 鲁棒性主成分分析)Robust PCA
很久很久没有写学习笔记了,现在记录一个老知识。<em>主成分分析</em>,这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构,去除噪音和冗余,将原有的复杂数据<em>降维</em>,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。我们知道,最简单的<em>主成分分析</em>方法就是PCA了。从线性代数的角度看,PCA的目标就是使用另一组基去重新描述得到的数据空间。希望在这组新的基下,能尽量揭示原有的数据间的关系。这个维度即最重要的“主元”。PCA的目标就是找到这
数据挖掘学习------------------1-数据准备-4-主成分分析(PCA)降维和相关系数降维
1.4数据<em>降维</em> 在分析多个变量时发现它们中有一定的相关性。有一种方法将多个变量综合成少数几个相互无关的代表性变量来代替原来的变量,这就是数据<em>降维</em>,可以考虑<em>主成分分析</em>法。 1)、<em>主成分分析</em>法(PAC) 1、基本思想 (1)如果将选取的第一个线性组合即第一个综合变量记为F1,自然希望它竟可能多的反映原来的变量信息。(这里的“信息”用方差来测量,即希望Var(F1
SparkML之PCA主成分分析
为什么要对数据进行<em>降维</em>?        在机器学习或者数据挖掘中,我们往往会get到大量的数据源,这些数据源往往有很多维度来表示它的属性,但是我们在实际处理中只需要其中的几个主要的属性,而其他的属性或被当成噪声处理掉。比如,13*11的源数据经过将为后变成了13*4的优化数据,那么,中间就减去了7个不必要的属性,选取了4个主要属性成分,简化了计算。 常用的数据<em>降维</em>方法有:<em>主成分分析</em>、因子分析、
pca kernel pca 主成分分析主成分分析 Matlab算法源代码
<em>pca</em> kernel <em>pca</em> principal component analysis kernel principal component analysis <em>主成分分析</em> 核<em>主成分分析</em> Matlab<em>算法</em>源代码
K-Means和PCA降维小结
在使用unsupervised learning的时候使用的最多的<em>算法</em>就是K-MEANS,本文主要对K-MEANS<em>算法</em>进行介绍<em>以及</em>介绍PCA<em>降维</em>的方法来对学习模型进行压缩优化。
人脸的主成分分析(PCA)
人脸的<em>主成分分析</em>(PCA) 采用的人脸数据 来源于埃塞克斯大学 faces 94 数据库,选取了其中 5名男性和5名女性各 20 张同一角度的图片: <em>主成分分析</em>后得到的特征人脸: <em>matlab代码</em>如下: clear all %读入训练图片,一共10组人脸,每组20张人脸图片 TrainPath='.\TrainDatabase\'; TrainFiles = dir(Train...
Python 波士顿房价数据主成分PCA分析降维
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets,metrics from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train...
吴恩达机器学习(十二)主成分分析降维、PCA)
目录 0. 前言 1. <em>主成分分析</em>(PCA) 2. <em>主成分分析</em>PCA的流程 3. 低维空间维度的选择 4. <em>主成分分析</em>使用方式 学习完吴恩达老师机器学习课程的<em>降维</em>,简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解,仅供参考。 如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注喔~我会非常开心的~ 0. 前言 数据的特征数量,又称作向量的维度。<em>降维</em>(dimensionality re...
数据降维主成分分析法(PCA)
PCA(<em>主成分分析</em>法)数据<em>降维</em>(Proj No.1) 原理解释 所谓的<em>主成分分析</em>,不过是在高维的空间中寻找一个低维的正交坐标系,比如说在三维空间中寻找一个二维的直角坐标系。那么这个二维的直角坐标系就会构成一个平面,将三维空间中的各个点在这个二维平面上做投影,就得到了各个点在二维空间中的一个表示,由此数据点就从三维降成了二维。 这个过程的关键在于,我们如何选取这个低维的坐标系,即坐标系原点在哪...
主成份分析(PCA)
<em>主成分分析</em>的目的:特征<em>降维</em> 1.为什么要进行特征<em>降维</em>? 直观上通常认为样本向量的维数越高,就了解样本更多方面的属性,应该对提高识别率有利,然而事实并非如此。 对于已知的样本数目,存在着一个特征数目的最大值,当实际使用的特征数目超过这个最大值时,分类器的性能不是得到改善而是退化。这种现象是模式是被中的“维度灾难”。 最好的一个例子是:一对双胞胎,其中一个额头上有痣,另外一个额头上没痣,那么区
PCA降维算法讲义ppt slides
PCA<em>降维</em><em>算法</em>讲义ppt slides,<em>pca</em><em>降维</em><em>算法</em>,课程资源,ppt
PCA主成分分析OpenCV中实现图片降维分类
OpenCV中使用PCA<em>主成分分析</em>,将图片<em>降维</em>分类
主成分分析(PCA)推导过程及简单实例
本文对<em>主成分分析</em>(Principal Component Analysis,PCA)进行了详细的讲解,它是一种常用的数据<em>降维</em><em>算法</em>,可以将高维度的数据降到低维度,去除噪声和部分关联特征。文中主要讲解了PCA中协方差矩阵的定义,<em>以及</em>PCA具体的实现步骤。此外,为了便于读者理解,提供了完整的实例。
机器学习_用PCA主成分分析给数据降维
本篇将介绍PCA<em>主成分分析</em>的原理,Python实现及应用场景。
PCA降维MATLAB程序
PCA<em>降维</em>MATLAB程序,主要用于光谱的<em>降维</em>PCA<em>降维</em>MATLAB程序,主要用于光谱的<em>降维</em>
主成分分析(PCA)python实现(含数据集)
<em>主成分分析</em>(PCA)python实现(含数据集),结构清晰,适合初学者
使用主成分分析(PCA)方法对数据进行降维
我们知道当数据维度太大时,进行分类任务时会花费大量时间,因此需要进行数据<em>降维</em>,其中一种非常流行的<em>降维</em>方法叫<em>主成分分析</em>。 Exploratory Data Analysis 鸢尾花数据集: import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() type(iris.data) # ...
PCA(主成分分析)的数学原理
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<em>降维</em>。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
线性降维算法简介及PCA主成分分析
<em>降维</em>方法分为线性<em>降维</em>方法和非线性<em>降维</em>方法: 在说<em>降维</em>之前首先要知道维度,维度的目的是用来进行特征选择和进行特征提取,特征选择是选择重要的特征子集,删除其余特征;而特征提取是由原始特征提取形成较少的新特征。在特征提取中,我们要找的是n个新的维度的集合,这些维度是由原来的维度结合而成的,当然,该方法可以是监督的(lda线性判别分析),也可以是非监督的(<em>pca</em><em>主成分分析</em>)。 ...
机器学习(七):主成分分析PCA降维_Python
六、PCA<em>主成分分析</em>(<em>降维</em>) github地址:https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python 全部代码 1、用处 数据压缩(Data Compression),使程序运行更快 可视化数据,例如3D2D等 …… 2、2D–>1D,nD–>kD 如下图所示,所有数据点可以投影到一条直线,是投影距离的平方和(投影误差)最小 注意数据需要归一化
matlab K-means 聚类、SVM、PCA实例源码
机器学习部分聚类 SVM PCA详细代码实例,并附有数据集。
Python 主成分分析 降维
# -*- coding: utf-8 -*- &quot;&quot;&quot; @author: cheng &quot;&quot;&quot; #-*- coding: utf-8 -*- #<em>主成分分析</em> <em>降维</em> import pandas as pd #参数初始化 inputfile = 'H:/.../data/principal_component.xls' outputfile = 'H:/.../data/dimention_reducte...
PCA主成分分析进行数据降维
1、PCA的原理 PCA:principal component analysis <em>主成分分析</em>,PCA通过更换数据的坐标系来达到<em>降维</em>的目的。 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 2、PCA的优缺点 优点:降低数据的复杂性,识别最重要的多个特征 缺点:不一定需要,且有可能损失重要信息 3、PCA伪代码 ''' 去除平均值
西瓜书+实战+吴恩达机器学习(十八)降维主成分分析 PCA)
文章目录0. 前言1. <em>主成分分析</em>PCA 如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注,点个赞喔,我会非常开心的~ 0. 前言 维数灾难:在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题。 缓解维数灾难的方法是<em>降维</em>。 <em>降维</em>的好处: 舍弃部分信息后能使得样本的采样密度增大 当数据受到噪声影响时,舍弃的无关信息往往与噪声有关 1. <em>主成分分析</em>PCA <em>主成分分析</em>(Principal Compo...
主成分分析法原理与MATLAB实现
1:<em>主成分分析</em>原理: <em>主成分分析</em>法是利用<em>降维</em>的思想,把多指标转化为少数几个综合指标(即主成分),其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息,且所含信息互不重复。这种方法在引进多方面变量的同时将复杂因素归结为几个主成分,使问题简单化,同时得到的结果更加科学有效的数据信息。例如,做一件上衣需要测量很多尺寸,如身高,袖长,腰围,胸围,肩宽等十几项指标,但是厂家不可能把尺寸型号分这么多,而是从这十几种
数据降维及压缩1:主成分分析PCA实例
import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA #要读取的文件 inputfile = ‘./data.xls’ #要写入的文件 outputfile = ‘./reduced_data.xls’ #读取 data = pd.read_excel(inputfile,header=None) print(data) #<em>pca</em>对象 ...
基于PCA对人脸图像做特征选择(matlab程序)
使用<em>主成分分析</em>的人脸识别,给特征空间<em>降维</em>,从而提高运算效率。
主成分分析(PCA)对脑电数据进行降维
注:本文仅作为个人附件链接所用,请勿转载。 <em>主成分分析</em>是<em>降维</em>里面常见的技术,它的求值是一个解析解,并不需要进行迭代,其主成分可由原数据直接求得。本文不讲原理,而是以一个脑电波数据的例子进行展示,该脑电波数据分为正负两个样本集各52个样本,每个样本的维数为59维,全部放在一个文件里面,其对应的标签也放在一个文件里面(见数据网盘链接),现对该脑电数据进行<em>主成分分析</em><em>降维</em>,要求提取特征值最大的前面两个维...
Python机器学习 -- 主成分分析(PCA)
一、<em>主成分分析</em>   <em>降维</em>是对数据高维度特征的一种预处理方法。<em>降维</em>是将高维度的数据保留下最重要的一些特征,去除噪声和不重要的特征,从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中,<em>降维</em>在一定的信息损失范围内,可以为我们节省大量的时间和成本。<em>降维</em>也成为了应用非常广泛的数据预处理方法。   <em>降维</em>具有如下一些优点:     (1)使得数据集更易使用     (2)降低<em>算法</em>的计算开销     ...
算法模型---降维---主成分分析
来源 RPC是指远程过程调用 本地过程调用 RPC就是要像调用本地的函数一样去调远程函数。在研究RPC前,我们先看看本地调用是怎么调的。假设我们要调用函数Multiply来计算lvalue * rvalue的结果: 1 int Multiply(int l, int r) { 2 int y = l * r; 3 return y; 4 } 5 6 int lvalue =
数据降维技术——PCA(主成分分析
为什么要对数据进行<em>降维</em>?     在机器学习或者数据挖掘中,我们往往会get到大量的数据源,这些数据源往往有很多维度来表示它的属性,但是我们在实际处理中只需要其中的几个主要的属性,而其他的属性或被当成噪声处理掉。比如,13*11的源数据经过将为后变成了13*4的优化数据,那么,中间就减去了7个不必要的属性,选取了4个主要属性成分,简化了计算。     常用的数据<em>降维</em>方法有:<em>主成分分析</em>、因子分析
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<em>主成分分析</em>,图像压缩和重建,<em>降维</em>,注释详细,有例图
运用PCA(主成分分析法)进行人脸识别的MATLAB 代码实现
PCA(<em>主成分分析</em><em>算法</em>)出现的比较早。PCA<em>算法</em>依赖于一个基本假设:一类图像具有某些相似的特征(如人脸),在整个图像空间中呈现出聚类性,因而形成一个子空间,即所谓特征子空间,PCA变换是最佳正交变换,利用变换基的线性组合可以描述、表达和逼近这一类图像,因此可以进行图像识别,PCA包含训练和识别两个阶段。训练阶段:1)计算平均脸2)计算差值脸3)构建协方差矩阵4)计算矩阵的特征值和特征向量5)将每幅...
降维算法(PCA)
<em>降维</em>方法1、<em>主成分分析</em>(PCA) 在PCA中,数据从原来的坐标系转换到新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向。该过程一直重复,重复次数为原始数据中特征的数目。我们会发现,大部分方差都包含在最前面的几个新坐标轴中。因此,我们可以忽略余下的坐标轴,即对数据进行<em>降维</em>处理。2、因子分析(Fact
Spark MLlib特征处理:PCA 主成分分析 ---原理及实战
PCA(Principal Component Analysis)即<em>主成分分析</em>。正如其名,PCA可以找出特征中最主要的特征,把原来的n个特征用k(k < n)个特征代 替,去除噪音和冗余。PCA是特征提取、数据<em>降维</em>的常用方法。 MLlib中PCA的实现思路: 1)原始数据3行4列经过转换得到矩阵A3∗4A_{3*4} 2)得到矩阵A3∗4A_{3*4}的协方差
Sparse PCA 稀疏主成分分析
SPCA 稀疏<em>主成分分析</em> <em>算法</em>的思路推演 和 必要的数学证明
无监督学习之特征降维-主成分分析
1 特征<em>降维</em>是无监督学习的应用之一,<em>主成分分析</em>是最为经典和实用的特征将维技术,尤其是在辅助图像识别方面   实验数据:手写体数字图像 全集数据 2 实验代码及结果截图 #coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd #读取训练数据和测试数据 digits_train=pd.read_csv('https://a
零基础深入浅出主成分分析PCA
解读常见的<em>降维</em><em>算法</em>-<em>主成分分析</em>
基于MATLAB的高光谱遥感数据的PCA运用
基于MATLAB的高光谱遥感数据的PCA运用 高光谱遥感数据下载 高光谱遥感数据来源 本文章以Indian Pines包为例。该数据文件下包括Indian_pines_corrected.mat和Indian_pines_gt.mat文件。 数据包导入matlab 下载后的数据文件夹中存在两个以.mat结尾的文件。其中文件名中含有corrected的.mat文件为原始三维的遥感数据。剩下的一个
数据预处理系列:(九)用主成分分析(PCA)降维
用<em>主成分分析</em><em>降维</em> 现在是时候升一级了!<em>主成分分析</em>(Principal component analysis,PCA)是本书介绍的第一个高级技术。到目前为止都是些简单的统计学知识,而PCA将统计学和线性代数组合起来实现<em>降维</em>,堪称简单模型的杀手锏。 Getting ready PCA是scikit-learn的一个分解模
图像处理中经常用到的主成分分析PCA的原理详解
学习图像处理,无疑会涉及到<em>降维</em>的操作,而PCA是常用的<em>降维</em><em>算法</em>,既然经常用到,所以需要抠明白才行啊~~     PCA(PrincipalComponents Analysis)即<em>主成分分析</em>,是图像处理中经常用到的<em>降维</em>方法,大家知道,我们在处理有关数字图像处理方面的问题时,比如经常用的图像的查询问题,在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。     这时,我们通常的方法是
MATLAB自带工具箱实现PCA降维代码
进行PCA<em>降维</em>,环境是MATLAB,网上找了很多都是介绍PCA原理的,两篇介绍的不错的PCA 原理文章,只是想实现pCA的大可不必看.原理文章1 原理文章2下面开始介绍用MATLAB自带工具包函数<em>pca</em>(对应老版本函数princomp,在maltab里help princomp会提示你用<em>pca</em>代替他)进行<em>降维</em>的方法. 直接上代码分析:[pc,score,latent,tsquare] = <em>pca</em>(...
推荐系统 - 4 - LMF基于隐变量的推荐、PCA(主成分分析)
本总结是是个人为防止遗忘而作,不得转载和商用。            本节的前置知识是我总结的“推荐系统 - 1、2”。 LMF          假设一个场景:假定Ben、Tom、John、Fred对6种商品进行了评价,评分越高代表对该商品越喜欢。0表示未评价,如下图:                             左图是评价情况,右图是将左图写成矩阵A6*4的样子。  
PCA 降维算法详解 以及代码示例
1. 前言  PCA : principal component analysis ( <em>主成分分析</em>) 最近发现我的一篇关于PCA<em>算法</em>总结<em>以及</em>个人理解的博客的访问量比较高, 刚好目前又重新学习了一下PCA (<em>主成分分析</em>) <em>降维</em><em>算法</em>, 所以打算把目前掌握的做个全面的整理总结, 能够对有需要的人有帮助。 自己再看自己写的那个关于PCA的博客, 发现还是比较混乱的, 希望这里能过做好整理。 本文的所有
主成分分析(PCA) C++ 实现
<em>主成分分析</em>(PCA) C++ 实现
机器学习算法——PCA算法介绍以及Java实现
PCA<em>算法</em> 一、<em>算法</em>概述 <em>主成分分析</em>(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,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<em>降维</em>。 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,我们知道输入200*200大小的人脸图像,单单提取它的灰度值作为原始特征,则这个原始特征将达到40000维,这给后面分类器的处理将带来极
PCA降维实例分析
用PCA<em>降维</em> 本章我们将介绍一种<em>降维</em>方法,PCA(Principal Component Analysis,<em>主成分分析</em>)。<em>降维</em>致力于解决三类问题。第一,<em>降维</em>可以缓解维度灾难问题。第二,<em>降维</em>可以在压缩数据的同时让信息损失最小化。第三,理解几百个维度的数据结构很困难,两三个维度的数据通过可视化更容易理解。下面,我们用PCA将一个高维数据降成二维,方便可视化,之后,我们建一
基于PCA实现鸢尾花数据集降维【源程序】【Python】
基于Python3.7实现鸢尾花数据集<em>降维</em>,调用PCA<em>算法</em>。包括源程序和结果图片。
建模方法(八)-PCA主成分分析算法
<em>主成分分析</em>法与因子分析本质都是<em>降维</em>,使得满足限制条件和尽可能保证数据的完整性而使特征维度减少。主成分指的就是<em>降维</em>后得到的各个维度。 他是将特征进行融合的一种<em>算法</em>,我们希望用更小的维度来完整表达一个个体,将数据沿方差最大方向投影(方差最大,即最分散。这也容易理解,毕竟分散的数据更容易区分开来,PCA的<em>降维</em>方式),数据更易于区分——这就是PCA<em>降维</em>的核心思想。 举个简单例子:学生与他的成绩 ...
SVD与PCA,奇异值分解与主成分分析的比较
一般来说,想要获得低维的子空间,最简单的是对原始的高维空间进行线性变换(当然了,非线性也是可以的,如加入核函数,比较著名的就是KPCA)。SVD和PCA呢,都实现了<em>降维</em>与重构,但是呢,思路不太一样,老师课上提了一次,以前看的迷迷糊糊的,这次下定决心,怎么都要搞清楚这两个概念。
PCA降维算法总结以及matlab实现PCA
http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8234766 http://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/54172281 PCA的一些基本资料 最近因为最人脸表情识别,提取的gabor特征太多了,所以需要用PCA进行对提取的特征进行<em>降维</em>。
[Python嗯~机器学习]---用python3实现主成分分析法(PCA算法
PCA<em>算法</em> <em>降维</em> In [1]: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import Logisti...
Delphi数据库应用项目开发实践第11章下载
Delphi数据库应用项目开发实践第11章 个人通讯簿管理系统 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/gongzemei2009/1977718?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/gongzemei2009/1977718?utm_source=bbsseo[/url]
EmguCV(跨平台OpenCV,可以在.NET项目中使用) part1下载
EmguCV的安装文件,包括Dll,文档,示例等, 版本是2.0.1.0 2009-10-25,与OpenCV 2.0兼容,整个安装过程相当简单,对于厌烦无数的.h,.lib,.dll的同学们来说真是个好事 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/god823/2067262?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/god823/2067262?utm_source=bbsseo[/url]
Eclipse_aptana插件下载
很好的调试JavaScript脚本工具,如果启动时提示JAVA版本过低(或者是稍后安装Aptana插件时直接报错),请检查你系统的JVM版本(进入cmd命令窗口,直接输入 java -version即可查看默认JVM版本)。如果的确是java版本问题,请到SUN网站下载最新的java,如果你已经安装了java高版本,但仍然出现此提示,可能是你安装的其他软件更改了JVM的默认路径,如ORACLE。此时,你可以指定VM参数来运行Eclipse,例如:你的jvm位于 C:\Program Files\Java\jre1.6.0_05\bin 则可以新建一Eclipse快捷方式 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ly216/2109653?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ly216/2109653?utm_source=bbsseo[/url]
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