我们把数据分成了case和control两组,其中包含34个case和98个control,SVM模型预测case分组有5个错误,预测control分组有1个错误,预测错误的样本非常少,这即说明利用PCA技术对数据进行降维后的特征可以很好地区分样本种类,同时说明降维后的数据来训练SVM模型具有很高的预测准确率。于此同时,为了更加直观展示其预测准确率,我们...
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...
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...
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...
verbose=False) 用训练好的SVM分类器预测 In [16] # 下面用训练好的分类器进行预测 print("Predicting people's names on the test set") # 在测试集中预测人们的名字 t0 = time() y_pred = clf.predict(X_test_pca) # 进行预测 #y_pred = clf.predict(X_test) # 进行预测 print("done in...
本文采用pca算法提取图像特征,然后再用svm进行分类。 主要分为两步: 1、pca特征提取 pca主成份分析,主要用来进行人脸识别,具体原理介绍可以参考这篇博客http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html,提取pca特征主要有以下几个步骤: (1)将图像归一化到固定大小n*n,然后展开为1*n^2的一维向量,假设有m...
使用PCA算法对原始数据矩阵进行特征分析与降维,提取出主要特征; 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...
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...
【人脸识别】基于PCA+SVM人脸识别(准确率)matlab源码含GUI,一、简介1PCAPCA(PrincipalComponentAnalysis)是常用的数据分析方法。PCA是通过线性变换,将原始数据变换为一组各维度线性无关的数据表示方法,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。
接着使用PCA提取人脸特征，使用奇异值分解定理计算协方差矩阵的特征值和特征向量以及使用最近邻法分类器...