主分量分析（PCA）

lieeereeer 25 0 PPT 2019-07-09 20:07:14

详细解释PCA的概念和用途，并给出了一个例子来演示计算过程。

推荐下载

文章目录1.主成分分析基本概念2.代码 1.主成分分析基本概念 2.代码导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.data

有关pca的讲解简单易懂,适合初学者.华理的讲义。

PCA主成分分析建模教程。英文视频自己翻译自己加字幕。统计学化学计量学或者制药化工领域的同学们可能会用得到。

这是一个Matlab编写的基于PCA的人脸识别分类算法,对FERET数据库进行了分类。相关知识包含的文件有:createDistMat.m,pca.m,feret.m,dup1,du

刚开始接触人脸识别时,总结的关于PCA的文档。

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。

PCA是Principal component analysis的缩写,中文翻译为主元分析/主成分分析。它是一种对数据进行分析的技术,最重要的应用是对原有数据进行简化。正如它的名字:主元分析,这种方法

PCA是根据特征相关程度即协方差值加上线性变换的原理,得到的变换特征向量对应的特征值代表特征成分贡献值大小。协方差只对特征之间的线性关系敏感,协方差越大,就越可能被去除,所以PCA只能去掉线性相关特

本matlab程序实现了基于PCA的人脸识别,并提供了相应的论文和测试数据集,并给出了测试结果。

用户评论

请输入评论内容

评分：

卡了网匿名网友 2019-07-09 20:07:14

最近学习该部分，谢谢楼主分享