首先我们知道当数据维度太大时,我们通常需要进行降维处理,降维处理的方式有很多种,PCA主成分分析法是一种常用的一种降维手段,它主要是基于方差来提取最有价值的信息,虽然降维之后我们并不知道每一维度的数据代表什么意义,但是它将主要的信息成分保留了下来,那么PCA是如何实现的呢? 本文详细推导了PCA的数学原理,最后以...
4)maxComponents:确定主成分的个数。主成分的最大数量通常是两个值中较小的一个:原始数据的维度(在我们的例子中是30k)或数据点的数量(例如上例中的1000)。但是,我们可以通过设置此参数来明确确定我们想要计算的最大主成分数。例如,我们可能只对前50个主成分感兴趣。 所有代码如下: C++: #include "pch.h" #...
因此,PCA允许我们找到数据变化最大的方向。事实上,在图中的点集上运行主成分分析的结果由两个被称为特征向量的向量组成,它们是数据集的主成分。 每个特征向量的大小被编码在相应的特征值中,并表示数据沿主成分的变化程度。特征向量的起点是数据集中所有点的中心。将PCA应用于N维数据集,得到N个N维特征向量、N个特征...
我们可以将这些特征向量重塑为100 x 100 x 3图像以获得EigenFaces。 3使用OpenCV进行主成分分析(PCA) OpenCV中的PCA类允许我们计算数据矩阵的主要成分。这里我们讨论使用PCA类的最常用方法。不同用法见文档: https://docs.opencv.org/4.1.0/d3/d8d/classcv_1_1PCA.html C++接口代码如下: PCA (Mat &data, M...
主成分分析 主成分分析(PCA)旨在确定维度在数据中的重要性并建立新的基础。 在这个新的基础上,选择的方向要与其他方向具有最大的独立性。 由于具有最大的独立性,我们可以了解哪些数据维度承载更多信息,哪些数据维度承载较少。 PCA 用于许多应用,主要用于数据分析和数据压缩,但也可以用于计算机视觉。 例如,确定并跟踪...
【关键词】⼈脸识别；局部⼆值模式（LBP）；线性判别（LDA）；主成分分析（PCA）注：该报告所使⽤的⽅法描述来源于现有⽂献，这⾥仅以论⽂格式进⾏呈现。1 引⾔ 简单来说，⼈脸识别就是利⽤计算机分析⼈脸视频或者图像，并从中提取出有效的识别信息，最终判别⼈脸对象的⾝份。它是基于...
K个主成分也就是k个最大的特征值对应的特征向量。 x的K个主成份: 10 其中11 . PCA基的重构: 12 其中13 . 然后特征脸通过下面的方式进行人脸识别: A. 把所有的训练数据投影到PCA子空间 B. 把待识别图像投影到PCA子空间 C. 找到训练数据投影后的向量和待识别图像投影后的向量最近的那个。 还有一个问题有...
主成分分析方法(PCA)是应用最广泛的一种特征提取方法之一,它是一种统计学方法,在信号处理、模式识别、数字图像处理等领域已经得到了广泛的应用。特征脸方法是从主成分分析导出的一种人脸识别和描述技术。它将包含人脸的图像区域看作一随机向量,采用K-L变换得到正交K-L基,对应其中较大特征值的基具有与人脸相似的...
Eigenfaces就是特征脸的意思,是一种从主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)中导出的人脸识别和描述技术。特征脸方法的主要思路就是将输入的人脸图像看作一个个矩阵,通过在人脸空间中一组正交向量,并选择最重要的正交向量,作为“主成分”来描述原来的人脸空间。为了更好地理解特征脸方法,需要先了解PCA的主要过...
C比较小时间隔较大,但是分类错误率也较大。 在这种情形下,模型函数中错分类之和这一项对优化过程的影响变小,优化过程将更加关注于寻找到一个能产生较大间隔的超平面。 ###【3】PCA(Principal Component Analysis)主成分分析主要用于数据降维 样本 协方差矩阵 的特征值和特征向量 取前四个特征值所对应的特征向量...