人脸识别:LDA与PCA可以用于提取人脸图像的特征,实现人脸识别。 图像压缩:PCA可以用于图像压缩,通过保留主成分实现图像的有损压缩。 股票市场分析:LDA可以用于分析股票市场的走势,预测股票的涨跌。 5. 总结 线性判别分析(LDA)与主成分分析(PCA)是两种重要的降维 技术,它们在机器学习、数据分析和模式识别中都有着广泛的...
主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)的区别与联系 LDA用于降维,和PCA有很多相同,也有很多不同的地方,因此值得好好的比较一下两者的降维异同点。 相同点: 1)两者均可以对数据进行降维。 2)两者在降维时均使用了矩阵特征分解的思想。 3)两者都假设数据符合高斯分布。 不同点: 1)LDA是有监督的降维方法,而PCA是...
from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components=363) pca.fit(nn_X_train) 进行线性判别分析: from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=19) lda.fit(nn_X_train, nn_y_train) nn_X_train_lda = lda.transform(nn_X...
PCA和LDA都是在通过降维进行特征提取,PCA倾向于数据重构(就如名字一样 主成分分析),LDA倾向于数据分类(更好的将不同类别分开)。 考虑它具体在做什么事情,其实在每个样本进行中心化处理后(减去均值),一个样本就变成了一个距离向量来描述与中心的距离(PCA的中心是所有样本的中心,LDA的中心是类内的或总...
PCA降维——主成分分析(principal component analysis,PCA)与LDA(线性判别分析),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
(1):主成分分析 PCA (2):线性判别分析 LDA 二、主成分分析 PCA 1、PCA 英语全称:Principal Component Analysis 用途:降维中最常用的一种手段 目标:提取最有价值的信息(基于方差) 问题:降维后的数据的意义? 2、向量的表示及基变换 内积: 解释: 设向量B的模为1,则A与B的内积值等于A向B所在直线投影的矢量...
PCA和LDA都是常见的统计分析技术,它们在数据的降维、特征提取和分类问题方面都有广泛的应用。PCA算法主要是用于未标记的数据,目的是使得降维后的数据保留原始信息的主要部分;而LDA算法则是一种有监督的方法,目的是为了进行分类,它希望不同类别的数据之间尽可能有较大的间隔。©...
Lda算法分析 Lda算法即线性鉴别分析。与pca相似但数据带类别标签,降维同时达到类间耦合度小,聚合度大的目的。 计算思想,将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,要达到抽取分类信息和降维的功能,要使类间有很好的分离性。围绕的是这个核心公式 这个式子是假设有两类的情况,m代表的是降维后类的样本均值,s代表的是...
电子鼻操作视频:BV1AJ411p7ZP, 视频播放量 12236、弹幕量 9、点赞数 241、投硬币枚数 100、收藏人数 517、转发人数 146, 视频作者 敲不开的门儿, 作者简介 ,相关视频:精读《毛选》第一期:中国社会各阶级的分析,医学考研,执业医师考试,规培考试,均适用。一键三连领取
PCA主成分分析==>主要的k个特征 ICA独立成分分析==>独立的信号 ICA是盲信号分析领域的一个强有力方法,也是求非高斯分布数据隐含因子的方法。 从之前我们熟悉的样本-特征角度看,我们使用ICA的前提条件是,认为样本数据由独立非高斯分布的隐含因子产生,隐含因子个数等于特征数,我们要求的是隐含因子。