PCA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2023-08-23PCA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2022-10-14PCA降维原理
PCA 简介主成分分析（PCA）是最流行的降维算法，通过把数据从高维映射到低维来降低特征维度，同时保留尽可能多的信息。在进行图像识别以及高维度数据降维处理中有很强的应用性，算法主要通过计算，选择特征值较大的特征向量来对原始数据进行基变换，不仅可以去除无用的噪声，还能减少计算量；广泛应用于降维、有损数...
程序员文章站2022-07-16PCA降维（Opencv，C++)
//找工作好无趣，还是来写篇博客吧~为了防止误导，先说一下，PCA降维的作用其实是确定一种从高维映射到低维的关系。PCA名儿叫主成分分析法，顾名思义就是通过加加减减各行得到少于之前的行数来达到计算量降低的效果。例如在人脸识别中，确定了一个降维矩阵后，每张图片进来都乘以这个矩阵映射到低维的空间来进行计...
程序员文章站2022-07-16PCA降维展示数据
%--------------------------------------------------------------------------% pca 降维展示数据 方法1: 直接使用matlab pca函数，最大的特征向量在第一列% 展示降1维的数据时候要用testSet_centere...
程序员文章站2022-07-16机器学习之PCA(降维算法)
PCA降维// PCAimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.iofrom scipy.linalg import svdimage = plt.imread('leena.jpg')print("image: ",...
程序员文章站2022-07-13机器学习之PCA降维
PCA(主成分分析,Principal components analysis)降维在很多技术上都有运用，从表面意思上看，他能够减少某个数据集的维度，特别是在相关的数据中或者含有冗余信息的数据中很有用，比如图像，我们往往通过降维的方式来提取关键信息或者减少计算量。 PCA在生活中的例子也有很多，但是...
程序员文章站2022-07-13Python机器学习算法之PCA降维算法
PCA降维算法1.算法概述2.算法步骤3.相关概念4.算法优缺点5.算法实现6.算法优化1.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，简化复杂的问题。PCA 是最常...
程序员文章站2022-07-13机器学习之PCA降维算法（二）手写实现
PCAPCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征代码实现''' pca'''# 导入科学计算包，方便矩阵的生成和运算import numpy as np# 数据生成 直接转置，因为协方差矩阵A = (X - X...
程序员文章站2022-07-13热力图和PCA降维图
## 标题热力图和PCA降维图@TOC数据介绍部分：这次作图是基于医院胃的WSI图切成的patch，我们保存的格式是h5的格式，这部门数组会用来生成热力图;PCA图调用的是测试生成的slide_id.npy文件（由tok-50的归一化数组构成）。[slide数据是这样，每张wsi的topk-50（postive）和topk-50(negtive)，分别对应着数组数据和patch_id.接下来给出部分heatmap和PCA代码。import numpy as npimport matplotli
程序员文章站2022-07-02IT编程Python PCA降维的两种实现方法
目录前言pca降维的一般步骤为：实现pca降维，一般有两种方法：总结前言pca降维，一般是用于数据分析和机器学习。它的作用是把一个高维的数据在保留最大信息量的前提下降低到一个低维的空间，从而使我们能够
程序员文章站2022-06-23IT编程PCA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2022-06-06IT编程【Matlab】PCA降维实现人脸识别（附学习资料、代码程序及注解、运行结果）
Matlab实现PCA人脸识别寒假来了，阿汪先生总结了这一学期里学到的一些东西，并来和大家分享一下。一、理论知识基础1、一些前辈的经验分享（不局限于这些）（1）PCA人脸识别详解——初学者必看.（2）理解主成分分析 (PCA).（3）LLE算法.（4）拉格朗日乘子法.（5）PCA降维算法总结以及ma...
程序员文章站2022-04-10Python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2022-03-27IT编程热力图和PCA降维图
## 标题热力图和PCA降维图@TOC数据介绍部分：这次作图是基于医院胃的WSI图切成的patch，我们保存的格式是h5的格式，这部门数组会用来生成热力图;PCA图调用的是测试生成的slide_id.npy文件（由tok-50的归一化数组构成）。[slide数据是这样，每张wsi的topk-50（postive）和topk-50(negtive)，分别对应着数组数据和patch_id.接下来给出部分heatmap和PCA代码。import numpy as npimport matplotli
程序员文章站2022-03-27IT编程Python PCA降维的两种实现方法
目录前言pca降维的一般步骤为：实现pca降维，一般有两种方法：总结前言pca降维，一般是用于数据分析和机器学习。它的作用是把一个高维的数据在保留最大信息量的前提下降低到一个低维的空间，从而使我们能够
程序员文章站2022-03-08IT编程