在C语言中,实现PCA(主成分分析)降维通常涉及以下步骤:1. 数据标准化:由于PCA对数据的尺度敏感,因此首先需要对数据进行标准化处理,使每个特征的均值为0,标准差为1。2. 计算协方差矩阵:...
X_test_std = sc.fit_transform(X_test) pca = PCA(n_components=2) lr = LogisticRegression() X_train_pca = pca.fit_transform(X_train_std) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test_std) lr.fit(X_train_pca, y_train) plot_decision_regions(X_train_pca, y_train, classifier=lr) plt.x...
图像预处理:对图像进行预处理,包括灰度化、直方图均衡化、人脸检测等操作。可以使用常见的图像处理库,如OpenCV来实现。 特征提取:从预处理后的图像中提取人脸特征。常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、局部二值模式(LBP)等。 特征匹配:将提取到的人脸特征与已有数据集中的特征进行比对匹配,判断是否为同一人脸。可...
PCA是寻求方差最大的投影方向对原始数据进行变换,得到一组相互之间不相关的新特征。投影方向可取样本数据协方差矩阵的特征向量,各特征向量的重要程度利用其对应的特征值来衡量。 变换矩阵W由样本协方差矩阵的特征向量构成。可更改构成变换矩阵的向量个数,从而得到不同数量的特征,实现特征降维。 2实验内容 利用Iris数据集...
PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。 实现数据降维的步骤: 1、将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵
PCA算法Python实现 源代码: 1 #-*- coding: UTF-8 -*- 2 from numpy import * 3 import numpy 4 def pca(X,CRate): 5 #矩阵X每行是一个样本 6 #对样本矩阵进行中心化样本矩阵 7 meanValue=mean(X,axis=0)#计算每列均值 8 X=X-meanValue#每个维度元素减去对应维度均值 9 #协方差矩阵 10 C=...
小编邀请您,先思考: 1 PCA算法的原理是什么? 2 PCA算法有什么应用?...主成分分析(PCA)是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法,PCA的思想是将n维特征映射到k维上(kC(n,2)种协方差。 n维数据的协方差矩阵的定义如下: ? Dim(x)表示第x维。...3、
主成分分析方法(PCA),是数据降维算法。将关系紧密的变量变成尽可能少的新变量,使这些新变量是两两不相关的,即用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息,达到数据降维的效果。 所用到的方法就是“映射”: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维特征的基础上重新构造...
2)如果样本数量少但是样本特征非常多,在拟合决策树模型前,推荐先做维度规约,比如主成分分析(PCA),特征选择(Losso)或者独立成分分析(ICA)。这样特征的维度会大大减小。再来拟合决策树模型效果会好。 3)推荐多用决策树的可视化(下节会讲),同时先限制决策树的深度(比如最多3层),这样可以先观察下生成的决策树里数据...
基于模块C-2DPCA算法的人脸识别方法