人脸识别-PCA特征脸

人脸识别-PCA特征脸(大BOSS)写在前面你好，我是禅墨！好久，不见！在忙了好久的各科考试之后，我终于闲下来了。自从小凯上次输给我K210之后，一心想搞我，想要报仇。小凯：阿墨，我给你说啊，我XX不服，给你三个小时，你给我做出来一个人脸识别，识别咱两个班一共57人，正确率不能低于96%，我赌100...

PCA算法法向量计算

1.1中学习了PCA算法，其中最大主成分为投影到某方向后方差最大的方向（信息量最大的方向）；而法向量为投影到某方向后，信息量最小的方向，因此需要PCA变换，将点云投影到特征值最小的方向。由于需要PCA算法，因此先把昨天的PCA算法拷贝过来。`import open3d as o3dimport numpy as npfrom pyntcloud import PyntCloudfrom pandas import DataFramedef PCA(data,correlation=False,s

Kernel PCA 原理和演示

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21583787，版权归原作者所有。主成份（Principal Component Analysis）分析是降维（Dimension Reduction）的重要手段。每一个主成分都是数据在某一个方向上的投影，在不同的方向上这些数据方差...

机器学习实战—利用PCA来简化数据

一、降维技术在低维下，数据更容易处理。 对数据简化有如下原因： 1、使得数据集更易使用。 2、降低很多算法的计算开销。 3.去除噪声。 4.使得结果更易懂。第一种降维的方法是主成分分析（PCA），在PCA中，数据从原来的坐标系中转换到了新的坐标系，新坐标系的选择由数据本身决定。第一个新坐标轴选择的是...

PCA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...

利用PCA来简化数据

题外话：之前学习的时候总是喜欢手写笔记，因为喜欢自己的字（自恋脸，溜了溜了……）但是因为只有自己看所以记得乱乱的，昨天写完了人生中的第一篇博客，早上起来无意中发现居然有好几十个人浏览过，心里感觉很开心 ，以后会经常来csdn哒！ 一.降维技术 先来了解下什么是降维技术，搞过机器学习的小伙伴都知道这个...

PCA简化数据

【概念】PCA（principal componentsanalysis）即主成分分析技术，又称主成分分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得...

重新审视PCA

PCA中的一些简单问题思考好久没有写博客了，自己将知识记录在了笔记本上，最近又看了之前学过的PCA（主成分分析），有了一些新问题的解决，so，以此记录一下。就不详细介绍原理了，需要的同学可以去看看别的博客，有很多讲的还是很清楚的。这里只要针对下面几个问题来分析，1、投影方向选多少合适；2、为什么数据...

机器学习笔记——利用PCA简化数据实践(参评)

一、引言 其实对于我们来讲，学习机器学习的目的就是为了解决实际生活中所存在的问题。但是事实上我们在运行书上的程序时能够得到较好的结果，是作者有意为之，这些数据集并非最初就是“最合心意”的。真实的训练数据总是存在各种各样的问题：  1、 比如我们分析一场汽车比赛的数据时，有两项特征分别是“平均每小时公...

机器学习实战（十一）利用PCA来简化数据

第十三章 利用PCA来简化数据13.1 降维技术13.1.1 主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）13.1.2 因子分析（Factor Analysis）13.1.3 独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）13.2...

使用python实验pca

pca的基础知识请参考《A TUTORIAL ON PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS》，这里记录一下使用python实现pca实验过程新建一个x向量，参数10为正态分布的标准差，0为均值，100为向量长度x=np.random.normal(0,10,100)新建一个噪声no...

【数据处理】利用PCA来简化数据

降维的作用①数据在低维下更容易处理、更容易使用；②相关特征，特别是重要特征更能在数据中明确的显示出来；如果只有两维或者三维的话，更便于可视化展示；③去除数据噪声；④降低算法开销。在本次实验中首先学习广泛使用的主成分分析的降维技术PCA；然后通过python语言对其实现和测试；最后通过一个数据集的例子...

PCA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...

数据简化之PCA

降维，降低维度（dimensionality reduction），将高维数据经过技术处理降低到低纬度下，数据更容易进行处理，其相关特性更容易在数据中明显的显示出来。 对数据简化的好处：1使得数据集更容易使用2降低很多算法的开销3去除噪声4使得结果易懂 本文了解的降维技术叫主成分分析（Princip...