0. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理,围绕这一主题,在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入,逐步深入讨论,希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助. 这里推荐Mit的Gilbert Strang教授的线性代数课程,讲的非常好,循循善诱,深入浅出. Relevant Link:  Gilbert Strang教授的MIT公开课:数据分析.信号处理和机器学习中的矩阵方法 https://mp.weixin.qq.com/s/gi0RppHB4UFo4Vh2Neonfw 1.…

摘要:PCA为非监督分类方法,常用于数据降维.为监督分类数据预处理,本例采用PCA对人脸特征提取先做降维处理,然后使用KNN算法对图片进行分类 ##1.PCA简介 设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量,同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析,也是数学上用来降维的一种方法.在本例中,主要用于降维处理. PCA 官方文档 2.KNN 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算…

@(131 - Machine Learning | 机器学习) PCA是一种特征选择方法,可将一组相关变量转变成一组基础正交变量 25 PCA的回顾和定义 Demo: when to use PCA latent features driving the patterns in the data (demo find the big shots in enron) 访问隐藏的特征 dimensionality reduction 1)visualize high dimensional dat…

本文摘自:http://www.cnblogs.com/longzhongren/p/4300593.html 以表感谢. 综述: 主成分分析 因子分析 典型相关分析,三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理.经过降维去除了噪声. #主成分分析 是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法. 是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法,这些主成分能够反映原始变量的大部分信息,表示为原始变量的线性组合. 作用:1,解决自变量之间的多重共线性: 2,减少变量个数, 3,确保这些变量是相…

一.主要思想 利用正交变换把可能线性相关变量表示的观测数据,转换为由少数几个线性无关变量(主成分)表示的数据.(重构原始特征空间:线性降维) 要尽可能保留原始数据中的信息,两个思路:最大投影方差.最小投影距离. 完全的无监督,只需要通过方差来衡量信息量(但也是一种局限性).各个主成分正交,降维后不同维度特征之间不再有相关性(但失去维度的具体含义). 二.数据矩阵的SVD分解 对样本方差矩阵的特征值分解  等价于  对数据矩阵的SVD分解 也就是说,要用 PCA 降维直接对 HX 做 SVD 分解…

[引言]--PCA降维的作用 面对海量的.多维(可能有成百上千维)的数据,我们应该如何高效去除某些维度间相关的信息,保留对我们"有用"的信息,这是个问题. PCA给出了我们一种解决方案和思路. PCA给我的第一印象就是去相关,这和数据(图像.语音)压缩的想法是一致的.当然,PCA像是一种有损的压缩算法.但是不要紧,去除掉的信息也许是噪声呢,而且损失的信息不是"主要成分". PCA 降维的概念不是简单的去除原特征空间的某些维度,而是找出原特征空间的新的正交基,并且这个…

PCA最主要的用途是用来减少特征向量的数目,N个特征向量 减小到 K个特征向量.如果为了可视化,k可以使3 或者 2.这样可以加速算法的学习速度. PCA用来压缩图像同一有效. 具体方式以及原理在gitlab上,学习源来自 stanford的machine learning 公开课.…

findClosestCentroids.m m = size(X,); :m [value index] = min(sum((repmat(X(i,:),K,)-centroids).^,)); idx(i) = index; end computeCentroids.m temp = [X idx]; // pdf说能向量化实现更高效,本人对matlab实在不熟,勉强实现了下循环的,若有大神,敬请赐教. :K [index_row index_column]= find(temp(:,en…

PCA是机器学习中recognition中的传统方法,今天下午遇到了,梳理记一下 提出背景: 二维空间里,2个相近的样本,有更大概率具有相同的属性,但是在高维空间里,由于样本在高维空间里,呈现越来越稀疏的特性,即使相同属性的样本,距离也是随着维度提高,越来越远. 如100 * 100的照片分析,数据维度10000维,数据维度太高,计算机处理复杂度高,需要将维度降低(因为10000维里面数据之间存在相关关系,所以可以除去重复维度信息,而保持信息不丢失) 降维方法 1.以二维空间的5个样本X为例…

全是图片..新手伤不起.word弄的,结果csdn传不了..以后改. .…