在实验中我们发现基于PCA的人脸识别系统的识别率很高，而且具有一定鲁棒性，所以基于PCA的人脸识别算法的实...
首先,让我们了解 PCA 和 SVM 是什么: 主成分分析:主成分分析(PCA)是一种机器学习算法,广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型,它通常用于降维,通过将每个数据点投影到前几个主成分上,以获得低维数据,同时尽可能保留数据的变化。 Matt Brems 的文章全面深入地介绍了该算法。现在,让我们用更简单的术语来理解算法:...
Scikitlearn PCA计算不正确的最后一行y值 Scikit-learn是一个流行的机器学习库,提供了许多常用的机器学习算法和工具。PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的降维算法,用于将高维数据转换为低维表示。 在Scikit-learn中,使用PCA进行降维可以通过sklearn.decomposition.PCA类来实现。通常,PCA的计算过程包括以下几个...
若为True,则运行PCA算法后,原始训练数据的值不会有任何改变,因为是在原始数据的副本上进行运算;若为False,则运行PCA算法后,原始训练数据的值会改,因为是在原始数据上进行降维计算。 参数3:whiten 类型3:bool,缺省时默认为False 意义3:白化,使得每个特征具有相同的方差。 SVM的简单介绍 支持向量机通过找到划分变量...
在之前我们已经介绍过PCA算法和SVM算法的理论概念,那么在这里便不再一一介绍,整体分析的目的就是使用PCA对数据进行降维,然后利用降维后的数据来构建并训练SVM模型,最后使得模型具备预测临床分析结果的功能。 首先我们介绍一下接下来的分析用到的数据集,我们用的是一种疾病患者的临床数据,共包含392个样本,先来看一下数...
PCA的SVM形式PCA的目标是找到合适投影方向实现方差最大化:maxwN∑k=1(0−wTxk)2maxw∑k=1N(0−wTxk)2从目标出发还有一种表达:maxw,eJP(w,e)=γ12N∑k=1e2k−12wTwmaxw,eJP(w,e)=γ12∑k=1Nek2−12wTwek=wTxk, k=1,...Nek=wTxk, k=1,...N这种表达没有了之前特种空间基向量要求...
PCA的SVM形式PCA的目标是找到合适投影方向实现方差最大化:maxwN∑k=1(0−wTxk)2maxw∑k=1N(0−wTxk)2从目标出发还有一种表达:maxw,eJP(w,e)=γ12N∑k=1e2k−12wTwmaxw,eJP(w,e)=γ12∑k=1Nek2−12wTwek=wTxk, k=1,...Nek=wTxk, k=1,...N这种表达没有了之前特种空间基向量要求...
最后,我们来绘制PCA+SVM模型用于人脸识别的精度:from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_test, y_pred) print(score) 我们的准确分数是0.81!虽然这并不是一个完美的分数,还有很大的改进空间,但PCA和SVM的人脸识别为我们提供了进一步强大算法的起点!结论本文利用PCA和SVM建立了一个人...
多元分类预测 | Matlab基于SVM支持向量机的Adaboost分类预测,SVM-Adaboost分类预测,多特征输入模型 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 ...