pca人脸特征降维的过程理解及matlab编程实现
只提取了最基础简洁的pca实现过程，其中的具体原理和过程可以参考如下博客：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/68487833https://www.cnblogs.com/hxjbc/p/6197986.htmlPCA进行特征降维的步...
程序员文章站2024-03-22深度学习花书 笔记3 - 矩阵对角化、奇异值分解（SVD）、极大似然估计、误差的高斯分布与最小二乘估计的等价性、PCA原理与推导
深度学习花书 笔记3 - 矩阵对角化、奇异值分解（SVD）、极大似然估计、误差的高斯分布与最小二乘估计的等价性、PCA原理与推导）1. 矩阵对角化2. 奇异值分解3. 极大似然估计、误差的高斯分布与最小二乘估计的等价性4. PCA原理与推导1. 矩阵对角化2. 奇异值分解3. 极大似然估计、误差的高...
程序员文章站2024-03-19面试问题------降采样，PCA，LDA
一、降维的必要性二、降采样三、PCA和LDALDAPCA一、降维的必要性1.多重共线性–预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。2.高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有0.02%。3.过多的变量会妨碍查找规律的...
程序员文章站2024-03-18PCA算法的原理C++ Eigen库实现（附源码下载）
PCA的目的： pca算法，也叫主成分分析法，能够对一个多样本的多维特征向量构成的矩阵进行分析，分析主成分并去除维度之间的相关性，使线性相关的向量组变成线性无关的向量组。 并且可以对样本进行降维，降高维向量映射到低维度空间，同时确保纬度之间的信息损失尽可能小。首先给出PCA算法的过程：对每一维度...
程序员文章站2024-03-14降维分析之PCA分析及实现
引言不知道大家还记不记得前面我们分享 支持向量机（SVM）的分析及python实现时说过，当数据遇到线性不可分时，我们可以利用kernel技巧将低维数据映射到高维数据上,从而使得数据线性可分，这是个“升维”操作。那么本章我们就来分享个“降维”操作。为什么要降维众所周知，降维的目标就是对输入的数据进行...
程序员文章站2024-03-07Matlab PCA：计算协方差矩阵的特征值时遇到的自动排序问题
这几天在用matlab计算PCA的过程中的协方差矩阵的特征值，然后对特征值进行排序，每次用sort函数排完序之后，发现索引都是从大到小，换用不同的数据集之后依然是这样，但是eig函数并没有将特征值排序的功能，然后用python实现了一下，发现python并没有排序。详细过程见程序和图。 max...
程序员文章站2024-03-07用PCA、LDA、LR做人脸识别代码实现
'''机器学习-面部识别示例'''from sklearn.datasets import fetch_lfw_peoplefrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.discriminant_analysis import LinearDis...
程序员文章站2024-03-07用plink做GWAS（PCA、关联分析）并用R绘图
用plink做GWAS（PCA、关联分析）并用R绘图GWAS一、观察初始数据二、质量控制样本缺失率和位点缺失率过滤（产生.imiss和lmiss文件）计算MAF数据清理三、检查亲缘关系四、PCA分析五、关联分析写在最后GWAS主要是做质量控制、PCA分析和关联分析一、观察初始数据初始数据一般有不同格...
程序员文章站2024-03-04plink计算的PCA为什么和GCTA计算的不一样？
今天度过了求知的一天，求知的快乐就是这么朴实无华且枯燥。今天同事问了我一个问题，为什么plink计算的pca和GCTA计算得不一样？然后就引出的今天的查看说明文档，也证明了是介绍就怕认真二字。我们的发现：1，GCTA的说明文档中，有bug，公式没有写全： 最后一个公式还要除以N。给出的2010 NG...
程序员文章站2024-03-04stm32+pca9685控制舵机机械臂
1.硬件PCA9685是一款基于IIC总线通信的12位精度16通道PWM波输出的芯片，该芯片最初由NXP推出时主要面向LED开关调光，但就目前国内的形式来看，好像在被Arduino在舵机控制领域使用的更广泛。 该模块由于主要活跃在Aruino周边，所以在使用Arduino开发其底层驱动库是十分完善的...
程序员文章站2024-02-23树莓派4B改装RC玩具车玩转opencv系列教程（二）树莓派通过PCA9685控制舵机
树莓派4B改装RC玩具车玩转opencv系列教程（二）树莓派通过PCA9685控制舵机硬件连接硬件清单树莓派引脚引脚连接表Fritzing硬件连接图PCA9685树莓派库的安装打开树莓派的I^2^C添加SMBus库安装adafruit-circuitpython-servokit库代码编写成品展示 ...
程序员文章站2024-02-23三、（3）PCA降3维下的K-means聚类可视化
三、（3）PCA降3维下的K-means聚类可视化完整代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed May 15 11:40:27 2019@author: sun"""import codecsimport matplotlib.pyplot as p...
程序员文章站2024-02-13机器学习实战——PCA实现图像压缩
1.主成分分析概述主成分分析是最为简单粗暴的一种数据降维方式，顾名思义就是找到数据中最为主要的方面，用这些方面来替代原始数据。具体来说，假设我们有一个具有n维特征的数据集，共有m个样本点，我们希望将这m个样本的特征维度从n维降到b维，希望b维数据尽可能的替代原始数据集。其中最为重要的因素就是如何保...
程序员文章站2024-02-03matlab 自带pca函数
matlab 自带函数pca的用法 因为pca在各个学科都有使用,每个学科对于名词的叫法都不太一样,使用的目的都不太一样,我就是单纯的想使用降维,发现matlab函数的pca函数的输入参数除了数据集X还有10个....弄了一段时间才明白....这里分享一下.有错误和不清楚的还请大家指正数据集...
程序员文章站2024-01-28PCA理论与实践教程
PCA理论与实践 PCA作用： 降维，PCA试图在力保数据信息丢失最少的原则下，用较少的综合变量代替原本较多的变量，而且综合变量间互不相关，减少冗余以及尽量消除噪声. PCA的计算步
程序员文章站2024-01-26Python机器学习之PCA降维算法详解
一、算法概述 主成分分析 （principal componentanalysis，pca）是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，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
程序员文章站2024-01-06CVPR读书笔记[7]:PCA的理解
CVPR读书笔记[7]:PCA的理解朱金华 jinhua1982@gmail.com 下文中A'=A^t表示A的转置. n维数据的m个样本构成的n*m维矩阵X, 寻找n*n的变换矩阵W, 使得变换后的矩阵Y=W*X=Y.简单的说如果W=(w1,w2,...wn)'中wi为变换后空间的基, 则上述变换...
程序员文章站2023-12-27PCA降维、法向量估计、点云体素及FPS滤波
PCA降维、法向量估计# 实现PCA分析和法向量计算，并加载数据集中的文件进行验证import open3d as o3d import osimport numpy as npfrom pyntcloud import PyntCloudfrom pandas import DataFrameimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# matplotlib显示点云函数def Poin
程序员文章站2023-11-30PCA降维原理及其代码实现（附加 sklearn PCA用法参数详解）
学习笔记本篇博文绝大多数来源于书籍《机器学习实战》记录自己的学习笔记而已。 降维作用（1）使得数据集更容易使用（2）降低很多算法的计算开销（3）去除噪声（4）多维数据不容易画图，降低维度容易画图，使结果容易理解。优点：降低数据的复杂性，识别出最重要的多个特征。缺点：不一定需要，有可能损失掉有用信息，...
程序员文章站2023-08-23特征脸(Eigenface)理论基础之PCA主成分分析法
在之前的博客 人脸识别经典算法一：特征脸方法（eigenface）里面介绍了特征脸方法的原理，但是并没有对它用到的理论基础pca做介绍，现在做补充。请将这两篇博文结合起来阅
程序员文章站2023-08-12