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...
总结一下常见排序分析,包括主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、主坐标分析(Principal Coordinate Analysis,PCoA)、对应分析(Correspondence Analysis,CA)、去趋势对应分析(Detrended Correspondence Analysis,DCA)和非度量多维尺度分析(Non-metric Multi-Dimensional Scaling,NMDS)、冗余分析(Redundancy Analysis,RDA)...
return 实验4PCA特征提取 主成分分析(PCA)是常用的特征降维方法。实验目的在于加深学生对PCA原理的理解,通过实际的数据处理掌握PCA的处理流程、验证PCA的性质,体会其在模式识别中的作用。 1实验原理 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...
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。可以使用各种相似度度量方法,如欧氏距离、余弦相似度等。 人脸识别:根据匹配结果,确定输入图像中的人脸是已知的还是未知的。可以设定阈值来判断是否进行人脸识别。
PCA算法学习(Matlab实现) 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...
特征值、特征向量与PCA算法 一、复习几个矩阵的基本知识 1. 向量 1)既有大小又有方向的量成为向量,物理学中也被称为矢量,向量的坐标表示a=(2,3),意为a=2*i+ 3*j,其中i,j分别是x,y轴的单位向量。 2)向量的点乘:a · b 公式:a · b=b · a =|a| * |b| * cosθ = x1 * x2 + y1 ...
在一个数据集中,特征之间可能存在相关性(互相不独立),这种相关性增加了分析的难度,主成分分析(PCA)可以用少数不相关的变量来代替相关的变量,这样既能保存大部分训练集信息,又能得到独立的更少数量的特征。 而旋转森林就是对每个节点的随机抽取的特征子集进行主成分分析,构建一个新样本特征训练数据,再在这个新的数据...
用PCA降维 白化是对数据每个特征轴上的幅度归一化。 1.2 卷积计算层(conv) 对图像(不同的数据窗口数据)和滤波矩阵(一组固定的权重:因为每个神经元的多个权重固定,所以又可以看做一个恒定的滤波器filter)做内积(逐个元素相乘再求和)的操作就是所谓的『卷积』操作,也是卷积神经网络的名字来源。
基于模块C-2DPCA算法的人脸识别方法