降维:使用LDA找到的投影方向对PCA降维后的数据进行进一步降维。 PCA+LDA在人脸识别中的实际应用 将PCA和LDA结合使用,可以充分发挥两者的优势。首先,PCA用于去除图像中的冗余信息,降低计算复杂度;随后,LDA进一步提升类间可分性,使得不同人脸之间的差异更加显著。 MATLAB示例代码片段: % 假设X为预处理后的人脸图像数据集...
基于小波域PCA与LDA相结合的红外人脸识别方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
对了这里LDA不是主题模型的LDA,是统计鼻祖Fisher搞的linear discriminant analysis(参考“Lasso简史”)。而Hinton在这方面的造诣惊人, 这也是为什么他和学生一起能搞出牛牛的 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)。 至于t-SNE为啥牛, 这里给两个对比图片, 然后我们再回到PCA,以后有机会再扩展! t-S...
针对局部保持投影(LPP)算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法。将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内、类间信息对LPP算法的关系矩阵进行优化,使LPP成为有监督的非线性学习方法,采用改进的LPP(ILPP)算法对训练集...
1.国内外养老产业政策比较研究——以中日养老产业政策比较为例2.基于文化产业特殊性视角的文化产业政策取向——以江苏文化产业政策文本为例3.基于PCA和LDA结合的人脸识别方法的比较研究4.新媒体与文化产业政策比较——以中国、韩国、日本为例5.基于文本分析的创意设计产业政策量化比较研究——以中国设计之都为例(2006...
2.NIR光谱结合线性判别分析(LDA)和K-最近邻(K-NN)对不同产地的红枣进行区分。此外,近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS),包括前向区间偏最小二乘法、后向区间... Muhammad Arslan - 江苏大学 被引量: 0发表: 0年 Diagnostic potential of near-infrared Raman spectroscopy in the stomach: differentiating dyspl...
第一步，把特征向量所指的方向分别转到横轴和纵轴 这一步相当于用U的转置，也就是U^{T}进行了变换 ...
包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means 算法、混合高斯分布、LLE 和 t-SNE 等。涉及回归、分类、降维、聚类等多个问题领域,为读者提供了广泛的学习资源。另外,书中针对各算法均用 Python 代码进行了实现。读者可一边运行代码一边...
针对局部保持投影(LPP)算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法.将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内,类间信息对LPP算法的关系矩阵进行优化,使LPP成为有监督的非线性学习方法,采用改进的LPP(ILPP)算法对训练集图像进行二...
摘要：政策与产业发展关系密切，因此本文以中国设计之都（北京、上海、深圳、武汉）为研究对象，采用LDA文本分析探讨2006-2023年发布的文化产业政策的政策特征与政策主题，结合PCA技术定量分析政策效果。研究验证了文化产业政策与效果的高相关性，发现研究对象普遍存在文化内涵模糊、政策效果反馈不畅和地区间差距等问题。基于...