利用LDA实现最佳分类效果!1小时学懂主成分分析PCA、线性判别分析、贝叶斯算法三大机器学习算法!监督学习、降维共计5条视频,包括:主成分分析、V10、线性判别分析(LDA)等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
有了三个维度,PCA更有用,因为很难看透数据云。在下面的示例中,原始数据以3D形式绘制,但您可以通过与查找摄像机角度相同的变换将数据投影到2D:旋转轴以找到最佳角度。要查看“官方”PCA转换,请单击“显示PCA”按钮。PCA变换确保水平轴PC1具有最大变化,垂直轴PC2具有最大变化,并且第三轴PC3具有最小变化。 (三)17...
一是用局部线性(LLE)方法对植物叶片进行降维,再结合支持向量机(SVM)对叶片样本进行识别分类。二是在分析主成分分析(PCA)算法的基础上,通过构建特征子空间,利用欧式距离度量实现了基于主成分分析(PCA)算法的叶片分类实验,通过不断修改参数,可使识别率达到95%以上。 正在翻译%E[translate]...