机器学习算法LDA、PCA、SVD 原理及应用 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...
可选参数whiten=True可以将数据投影到奇异空间,同时将每个成分缩放到单位方差。如果下游模型对信号的各向同性做出了强烈的假设,这通常是很有用的,例如支持向量机(SVM)使用径向基函数(RBF)核和K均值聚类算法等。 各向同性指的是物理或数学系统在各个方向上的性质是相同的,也就是说,系统在旋转或变换方向后,其性质不...
在CASIA-SURF数据集上结合SVM分类器下的分类正确率达到98.9%，平均攻击分类错误率为0.9%；结合k-NN分类器，算法的分类正确率达到99.2%，在平均分类错误率上仅为0.8%，显著低于其他算法；同时在采集的ToF数据集的正确率达到99.9%，测试分类错误率仅为0.3%，满足现实场景的实际应用。算法框架基于传统FPH框架和...
顺便多说两句,PCA全称叫“主成分分析”,这个新特征就是“第一主成分”,而特征一般也称作“变量”。 daughter: 好神奇啊,爸爸!这个动画让我想起了勾股定理。但我听说PCA是跟特征向量和特征值有关的,它们在图里面的什么位置呢? you: 哈哈,观察得很仔细嘛!你知道红点的方差怎么算吧,就是每个点跟中心点的距离的...
PCA,全称为Principal Component Analysis,也就是主成分分析方法,是一种降维算法,其功能就是把N维的特征,通过转换映射到K维上(K<N),这些由原先N维的投射后的K个正交特征,就被称为主成分。 我们在这里使用的数据集iris,来弄一个demo: 代码语言:javascript ...
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; PCA主成分分析计算步骤: 主成分分析(Principal Cmpnent Analysis,PCA)是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的; 基...
📷 📷 LDA_KNN.m clear close all clc %% setup load('face.mat'); rng(1) % dimensions width = 46; height = 56; % set some Ns N = size(X, 2); N_faces_per_person = 10; N_people = N / N_faces_per_person; N_features = size(X, 1); % generate train/test split...
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。
PCA算法全称是Principal Component Analysis,即主成分分析算法。它是一种维数约减(Dimensionality Reduction)算法,即把高维度数据在损失最小的情况下转换为低维度数据的算法。显然,PCA可以用来对数据进行压缩,可以在可控的失真范围内提高运算速度。 1.PCA算法原理 ...