k近邻分类器在人脸识别中的工作原理是什么? 如何选择合适的特征提取方法进行人脸识别? LDA_KNN.m 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 clear close all clc %% setup load('face.mat'); rng(1) % dimensions width = 46; height = 56; % set some Ns N = size(X, 2); N_faces_per...
实验2用经过PCA降维后数据构造的贝叶斯网络器(BN)与朴素贝叶斯(NB)分类器、TAN分类器分类对以上3组数据进行分类。分类准确率的比较如表3所示。 由实验1可知,使用PCA降维后构造的贝叶斯网络与未使用降维数据学习得到的网络分类结果正确率相差不大,而这样构造的网络分类结果比其他分类器正确率高很多,同时使用降维后数据...
摘要:本文验证分析了PCA算法对于分类任务性能的提升,结果出人意料。 对于深度学习中的图像处理任务来说,很多研究人员都会用到降维处理技术,比如主成分分析(PCA)、稀疏自动编码器(SAE)、随机邻近嵌入(SNE)等,每种降维方法都有各自的侧重点,根据相应的任务需求选择合适的降维算法。在图像处理任务中,使用降维技术的原因主...
eigen_pairs.sort(key=lambda k:k[0],reverse=True) 接下来,我们选择最大的两个特征值对应的特征向量,这里只用两个特征向量是为了下面画图方便,在实际运用PCA时,到底选择几个特征向量,要考虑到计算效率和分类器的表现两个方面(常用的选择方式是特征值子集要包含90%方差): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运...
实验2感知准则函数分类器 进一步了解分类器的设计概念,理解并掌握感知准则函数分类器的原理及方法,并用于实际的数据分类。 1实验原理 利用梯度下降法求解感知准则函数的解向量。 构造准则函数 式中Yk是错分样本集合。 解向量求解的迭代形式 2实验内容 已知有两类数据w1和w2,w1中数据点的坐标对应一一如下:x1 = ...
–具体的分类算法可以根据问题的需求进行选择,如逻辑回归、支持向量机等。 –最后,可以通过评估指标(如准确率、精确率、召回率等)对分类器的性能进行评估。 PCA •优点: –可以减少特征的数量,降低数据的维度,提高模型训练和预测的效率。 –能够去除冗余信息,提取主要特征信息,增加分类器的鲁棒性和泛化能力。 –通...
作者简介:黄勤(1960—),女,重庆人,教授,硕士生导师,主要从事信息安全、计算机硬件技术方面的研究;刘益良 (1948—),男,副教授,硕士生导师,主要从事信息安全、远程医疗及远程诊断系统方面的研究.基于PC A 的BP 神经网络分类器 3 黄 勤1,常 伟1,刘益良2,刘衍鹏1(1.重庆大学自动化学院,重庆 400030;2.重庆...
在第 1 个结果中,分类器显示自己也是混乱的,因为它正确分类了几乎所有来自“saab”类的样本,但是,它也把大多数“bus”类样本分为“saab”类。对应这个结果,我们能看到精确度大约为 50%,对于分类任务来说,这真是个糟糕的结果。分类器基本上有 50% 的概率把一个新样本分为“轿车”类,分为“公共汽车”类的...
LDA的原理是,将带上标签的数据(点),通过投影的方法,投影到维度更低的空间中,使得投影后的点,会形成按类别区分,一簇一簇的情况,相同类别的点,将会在投影后的空间中更接近。要说明白LDA,首先得弄明白线性分类器(Linear Classifier):因为LDA是一种线性分类器。对于K-分类的一个分类问题,会有K个线性函数: ...
解决这个问题的方法之一是构建一个分类器，每个人都是一个单独的类别，但人脸数据库中通常有许多不同的人，而同一个人的图像很多（也就是说，每个类别的训练样例很少）。这使得大多数分类器的训练都很困难。为了解决此类问题，我们可以使用单一的近邻分类器，寻找与你要分类的人脸最为相似的人脸，这个分类器原则上...