PCA技术可以被用作分类问题的维度下降,在高维空间中,分类器对训练数据集有过拟合的危险,使用PCA技术,可以有效地将高维特征向量下降为低维。 PCA的数学基础: 给定数据集合 {Xi},PCA可以返回一个对原数据集合的映射: yi=WT(Xi−X¯) and WTW=Id 其中X¯ 是数据集的平均数, X¯=1N∑i=1NXi 以上...
从上面的结果中首先可以看到,混淆矩阵(Confusion Matrix)表示有多少例子被分类,主对角线显示正确分类的示例,次对角线显示错误分类。这个结果中,分类器表示自己十分困惑,因为几乎所有来自“saab”类别的例子都被正确分类,但它也将大多数“bus”类别的样例分类为“saab”类别。此外,可以看出其精度值(Accuracy)约为50%,这...
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: 当满足条件:对于所有的j,都有Yk > Yj,的时候,我们就说x属于类别k。对于每一个分类,都有一个公式去算一个分值,在所有的公式得到的分值中,找一个最大的,就是所属的分类了。
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”类的概...
前言:如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理解LDA就是很有必要的了。 谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA是一个和LDA非常相关的算法,从推导、求解、到算法最终的结果,都有着相当的相似。
–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...
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...
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...
基于PCA和LDA的k近邻分类器人脸识别。 发布于2022-05-28 15:08:47 5810 举报 文章被收录于专栏:图像处理与模式识别研究所 LDA_KNN.m 代码语言:javascript 复制 clear close all clc %% setup load('face.mat'); rng(1) % dimensions width = 46; height = 56; % set some Ns N = size(X, 2); ...
除了使得特征处理变得更加容易之外,这项技术还能够改善分类器的结果,从文中的实验对比来看,提升效果还是很大的。 最后,对于PCA降维算法能否提升分类任务的性能问题而言,其答案是肯定的,PCA降维算法有助于改善分类器的性能。 本文作者:【方向】 阅读原文 本文为云栖社区原创内容,未经允许不得转载。