1.5 PCA-LDA算法的融合 将PCA算法与LDA算法构造的特征子空间进行融合,获得其融合空间,然后,将训练样本与测试样本分别朝该融合特征空间投影,获得识别特征,最后,利用最近邻准则完成性别鉴定。 PCA-LDA算法融合是根据PCA算法和LDA算法的特征子空间W1,W2进行融合,即:W1=W1*W2,得到融合特征空间:Ws。其中 ,其中行数表示...
简单粗暴!用于数据降维和分类的主成分分析PCA和线性判别分析LDA!绝对能通俗理解机器学习必备算法知识!共计3条视频,包括:PCA、线性判别分析(LDA)、V10等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
目录1. PCA 主成分分析1.1 算法简介1.2 实现思路1.3 公式推算1.3.1 PCA顺序排序1.3.2 样本协方差矩阵1.4 小练习2. LDA 线性判断分析2.1 算法简介2.2 实现思路2.3 小练习3. 福利送书最后
LDA : LDA 的全称是 Linear Discriminant Analysis (线性判别分析), 是一种 supervised learning 。有些资料上也称为是 Fisher ’s Linear Discriminant ,因为它被 Ronald Fisher 发明自 1936 年, Discriminant 这次词我个人的理解是,一个模型,不需要去通过概率的方法来训练
1. 问题 之前我们讨论的PCA、ICA也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签y的。回想我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA来降维,但PCA没有将类别标签考虑进去,属于无监督的。 比如回到上次提出的文档中含有“learn
机器学习 算法 python 人工智能 数据结构 数据预处理之降维-PCA和LDA 一、LDA(线型判别分析-Linear Discriminant Analysis)1.基本原理给定训练集样例,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能的接近、异类样例的投影点尽可能地远离;在对新样本分类时,将其投影点同样的投影到这条直线上,再根据投影点...
基于PCA和LDA融合算法的性别鉴别
PCA和LDA属于降维算法。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
人脸识别是近年来模式识别领域的热门课题,其中特征提取和分类器选择是人脸识别的关键步骤.主成分分析和线性判别分析是特征提取的主要方法之一,但主成分分析忽略了数据的类别信息,线性判别分析类内散度矩阵奇异,导致投影矩阵无法直接得出.为解决以上问题,本文提出基于PCA_LDA和协同表示人脸识别算法,该算法结合主成分分析和线...
LDA (Linear Discriminant Analysis): 线性判别分析。 有监督学习,学习一个可分性最好的投影方向。相当于是白化(whitening) + PCA,得到的是假设条件下的最优分类子空间(假设每个类都是单模态高斯分布、每个类协方差矩阵相同)。 ICA (Independent Component Analysis):独立成分分析。