运行 AI代码解释 1.importcv22.importtensorflowastf3.importnumpyasnp4.importmatplotlib.pyplotasplt5.from sklearn.decompositionimportTruncatedSVD6.7.FACE_PATH="orl_faces"8.PERSON_NUM=409.PERSON_FACE_NUM=1010.K=10# Numbe
PCA降维算法详解以及代码⽰例 转载地址：1. 前⾔ PCA ： principal component analysis ( 主成分分析)最近发现我的⼀篇关于PCA算法总结以及个⼈理解的博客的访问量⽐较⾼，刚好⽬前⼜重新学习了⼀下PCA （主成分分析）降维算法，所以打算把⽬前掌握的做个全⾯的整理总结，能够对有需要的⼈有...
主成分分析PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB代码实现 一、PCA简介 主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,通过找到数据中方差最大的方向来实现数据的降维,同时保留数据的主要信息。PCA将原始数据转换为一组新的变量,称为主成分,这些主成分是原始特征的线性组合。主成分按照方差递减的顺序排列,前几个主成分包...
sklearn库中的PCA算法就是利用SVD实现的。 接下来我们自己编写代码实现PCA算法。 3.2 代码实现 先后使用numpy和sklearn进行实现,最后比较我们自己写的和封装好的库有什么不同。 数据集我选的是kaggle游乐场的表格数据,刚好这个数据较小,只有6个特征,400多个样本,非常适合做实验。 如果有看不懂代码的话没关系,我们...
代码运行次数:0 pip install sklearn 调用sklearn工具包用来进行PCA数据降维 导入矩阵与数组计算扩展包 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp 定义标准化的函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defBatchNormalize(X):mu=np.mean(X,axis=0)sigma=np.std(X,axi...
PCA(Principal Component Analysis)主成分分析算法,在进行图像识别以及高维度数据降维处理中有很强的应用性,算法主要通过计算选择特征值较大的特征向量来对原始数据进行线性变换。一般获取的原始数据维度都很高,比如1000个特征,在这1000个特征中可能包含了很多无用的信息或者噪声,真正有用的特征才100个,那么我们可以运用PC...
2.PCA代码实现 下面是Python中使用sklearn库实现PCA降维的示例代码: ```python import numpy as np #生成随机数据 np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 3) # 100个样本,每个样本包含3个特征 #使用PCA进行降维 X_new = pca.fit_transform(X) #输出降维后的数据和主成分 print("降维后的数据:"...
4. PCA算法过程 输入:训练样本集 $ D ={x{(1)},x,...,x^{(m)}},低维空间维数,低维空间维数d' $ ; 过程:. 1:对所有样本进行中心化(去均值操作):x(i)j←x(i)j−1m∑mi=1x(i)jxj(i)←xj(i)−1m∑i=1mxj(i); ...
PCA的代码实现: 下面是一个基于Numpy库实现PCA算法的示例代码: ```python import numpy as np def pca(X, k): #中心化数据 X = X - np.mean(X, axis=0) #计算协方差矩阵 cov = np.cov(X.T) #特征值分解 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(cov) #选择主成分 idx = np.argsort(eigvals)[:...