PCA属于无监督式学习,因此大多场景下只作为数据处理过程的一部分,需要与其他算法结合使用,例如将PCA与聚类、判别分析、回归分析等组合使用;LDA是一种监督式学习方法,本身除了可以降维外,还可以进行预测应用,因此既可以组合其他模型一起使用,也可以独立使用。 降维后可用维度数量不同。LDA降维后最多可生成C-1维子空间...
因此LDA方法分别计算“within-class”的分散程度Sw和“between-class”的分散程度Sb,而我们希望的是Sb/Sw越大越好,从而找到最合适的映射向量w。 LDA算法的主要优点有: 1)在降维过程中可以使用类别的先验知识经验,而像PCA这样的无监督学习则无法使用类别先验知识。 2)LDA在样本分类信息依赖均值而不是方差的时候,比PC...
show() plot_lda(X_lda_sklearn, title='Default LDA via scikit-learn') 三、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) 用途:降维中最常用的一种手段,提取最有价值的信息(基于方差) 理论:略 PCA代码示例(以鸢尾花数据集为例): from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load...
根据特征值的从大到小,将特征向量从上到下排列,则用前K行组成的矩阵乘以原始数据矩阵X,就得到了我们需要的降维后的数据矩阵Y PCA实例 三、主成分分析 LDA 1、LDA 全称为:Linear Discriminant Analysis 用途:数据预处理中的降维,分类任务 历史:Ronald A. Fisher在1936年提出了线性判别方法 目标:LDA关心的是能够最...
从过程来看,PCA和LDA有很大的相似性,最后都是求某一矩阵的特征值,投影矩阵即该特征值对应的特征向量 差异 PCA为非监督降维,LDA是有监督降维 PCA希望投影后的数据方差尽可能的大,因为方差越大,则包含的信息越多;而LDA则希望投影后相同类别的组内方差小,组间方差大。LDA能合理的运用标签信息,使得投影后的维度具有...
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
PCA算法的主要优点有：LDA（线性判别分析，Linear Discriminant Analysis）是另一种常用的降维方法，它是有监督的。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。这里需要注意的是，此处的LDA与文本主题模型中的LDA（隐含狄利克雷分布...
ORL人脸库使用PCA和LDA方法进行降维并进行线性回归预测学习QQ 6928827, 视频播放量 104、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 2zcode, 作者简介 猿创代码.精彩展示.运行无错!,相关视频:深度学习之基于Python+OpenCV+dlib+Tensorflow人脸
pca算法: 算法原理: pca利用的两个维度之间的关系和协方差成正比,协方差为0时,表示这两个维度无关,如果协方差越大这表明两个维度之间相关性越大,因而降维的时候, 都是找协方差最大的。 代码: 协方差 特征向量 数据 机器学习LDA降维 # 机器学习LDA降维的实现流程机器学习中的LDA(Latent Dirichlet Allocation)...