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 pca2$type<-factor(pca2$type) sub<-sample(1:392,260)#260个样例作为训练集,其余作为测试集 train<-pca2[sub,] ...
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],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])pca=PCA(n_components='mle')pca.fit(x)print(pca.explained_variance_ratio_) PCA的用法 sklearn.decomposit...
现在我们将重塑 PCA 组件并定义特征脸,这是在人脸识别的计算机视觉问题中使用的一组特征向量的名称:eigenfaces = pca.components_.reshape((n_components, h, w)) 如截图所示,特征脸是一个 50×50×37 的 Numpy 数组,50 对应于特征的数量。接下来,我们使用 PCA 在 X_train 和 X_test 上的 transform 函数...
PCA降维,参数: #1、n_components; #2、svd_solver是指定奇异值分解SVD的方法,有4个可以选择的值:{‘auto’, ‘full’, ‘arpack’, ‘randomized’} #3、whiten:bool类型,True或者False,默认为False。表示是否进行白化处理。 #要求:svd_solver设为'auto', whiten设为False。 #可尝试修改各参数""" #*...
有的,这就是主成分分析(PCA)。 主成分分析通过采用几个综合因子来代表原来众多的特征,使这些综合因子尽可能地反映原始数据的信息,并且彼此之间相关性较弱,从而达到压缩数据、简化问题的目的。举个例子,当我们评价城市时,我们可以把之前提到的所有指标归结为几个大的综合性因子。GDP、消费水平、收入水平等全部视为...
将使用PCA降维处理得到的主成分二维矩阵数据结合SVM的分类器进行建模,得到训练好的模型; 接下来做预测分析,读取待识别的图像测试集,将其转化为与训练集中的同样的向量表示,遍历训练集,寻找到与待识别图像的差值小于阈值的图像,作为识别结果。 2|0主要功能模块简介 数据预处理模块:由于图片的bmp格式或者pgm格式,所以需...
实际操作中,PCA SVM人脸识别算法的实施可以分为多个步骤。 数据预处理 在导入人脸图像数据之前,通常需要对图像进行灰度化、归一化、切割和标准化等预处理步骤,以确保数据质量。 PCA降维 将预处理后的数据送入PCA算法进行降维处理,提取关键特征。 SVM训练
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...
from sklearn.decomposition import PCA import plotly.express as px #encoding dict_y = {'baby':1, 'legendary':2} df['s_code'] = [dict_y.get(i) for i in df['rank']] df.head() pca = PCA(n_components=2) pca_result = pca.fit_transform(array_s) ...
基于PCA和SVM的人脸识别 程序中采用的数据集是ORL人脸库,该人脸库共有400副人脸图像,40人,每人10幅,大小为112*92像素,同一个人的表情,姿势有少许变化。 程序的流程主要分为三部分,数据的预处理(PCA降维和规格化),数据的训练阶段,数据的识别阶段 数据的预处理的流程图如下:...