X_test_pca = pca.transform(X_test) 从上面的截图可以看出,通过 PCA 算法,X_train 和 X_test 的维数都被降低了,每一个都将特征从 1850 个减少到 50 个(正如我们在算法中定义的那样)。训练 SVM 分类器一旦我们完成了降维,就开始分类了。首先,我们将训练 SVM 分类模型。我们使用 GridSearchCV,这是一个库...
train_path_mask='F:\\MATLAB\\R2014a\\work\\libsvm-3.11\\data\\shouxie\\pca_svm\\train\\%01d\\%01d.bmp'; training_samples=[]; train_label=[];%训练标签 % img_size=10;% 归一化图像大小 % 训练,自带的pca函数 tic for i=0:train_count-1 for j=1:train_count_per_num img=imread(...
c,lambda,kernel,kerneloption,verbose);%使用支持向量机进行训练获得支持向量[ypred1,maxi] = svmmultival(P_train,xsup,w,b,nbsv,kernel,kerneloption);%训练集测试save('svmdata','xsup','w','b','nbsv');% --- Executes on button press in pushbutton3.functionpushbutton3_Callback(hObject, ev...
1.Matlab实现PCA-SVM主成分分析结合支持向量机多特征分类预测,excel数据集,main是程序文件; 2.环境需要在MATLAB2018及以上版本运行; 3.多特征数据经过PCA主成分降维后输入支持向量机中,实现多输入分类预测,可以实现二分类及多分类预测。 注:数据和文件放在一个文件夹 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复PCA-SVM...
pca2%>% ggplot(aes(x = PC1, y = PC2, color = type)) + geom_point() +stat_ellipse() 由上图可以看出PCA降维结果较好,其中PCA1和PCA2轴可以较好的区分临床样本的两种种类。于是我们使用这两个新特征来训练SVM模型,进行进一步的分析。 #数据集划分 ...
首先介绍一些PCA和SVM的功能,PCA叫做主元分析,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,简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。 PCA 主要 用于数据降维,对于一系列例子的特征组成的多维向量,多维向量里的某些元素本身没有区分性,比如某个元素在所有的例子中都为1,或者与1差距...
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建立了一个人脸识别模型。主成分分析算法被用来减少数据的维数,然后利用支持向量机进行分类,通过超参数调整寻找最佳估计量。我们对这些肖像进行了分类,准确度得分为0.81。
SVM & PCA PCA的简单介绍 PCA 的实现步骤为:标准化矩阵->UDV分解 ->排序。为什么要进行UDV分解,以及为什么最大特征值对应的特征向量为主方向仍需推导。 在python中实现PCA依赖于sklearn.decomposition中的PCA函数,实现过程如下: importnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportPCAx=np.array([[-1,-1],[-2,-1...
PCA和SVM是什么?该如何建立人脸识别模型? n_samples, h, w = lfw_people.images.shape np.random.seed(42) 从变量explorer可以看到,我们有1288个样本(图片),高度为50px,宽度为37px(50x37=1850个特征)Numpy数组我们使用lfw_people 的data数组,直接存储在X中,我们将在以后的处理中使用这些数据。X = lfw_...
要:为了有效合理地判别金属矿采空区的危险性,引入主成分分析法(PCA)及支持向量机(SVM),建立了PCA-SVM判别模 型。搜集国内金属矿40组采空区失稳资料,首先利用主成分分析法对采空区失稳因素进行降维处理,消除各因素之间的冗余,获 取样本集主要信息。然后利用支持向量机对保留的主成分数据进行建模,并引人遗传算法对...