PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的 ...
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2017-07-02 23:24:52
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一、简介 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时，我们通常的方法是对图像库中的图片提 ...
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2017-06-30 00:59:41
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KPCA，中文名称”核主成分分析“，是对PCA算法的非线性扩展，言外之意，PCA是线性的，其对于非线性数据往往显得无能为力，例如，不同人之间的人脸图像，肯定存在非线性关系，自己做的基于ORL数据集的实验，PCA能够达到的识别率只有88%，而同样是无监督学习的KPCA算法，能够轻松的达到93%左右的识 ...
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2017-06-28 20:27:29
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PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的... ...
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2017-06-22 10:12:25
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1. 问题 真实的训练数据总是存在各种各样的问题： 1、 比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。 2、 拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习时间，还有一列是考试 ...
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2017-06-16 10:05:00
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1.1.1. 通用表达式 Spring Security 使用基于Spring EL的表达式来进行访问控制。内置的表达式如下表所示： 表达式 描述 hasRole(role) 当前主体(principal)是否支持role角色。支持则返回true hasAnyRole(role1,role2) 当前 ...
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2017-06-03 00:47:29
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PCA(Principal Components Analysis)主成分分析法是一种常用的减小数据维度的算法。 能力有限在这里就不做过多的数学分析了，具体原理可参见http://ufldl.stanford.edu/tutorial/unsupervised/PCAWhitening/ 以及更具体 ...
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2017-05-22 17:52:23
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恢复内容开始 今天学习第一周的第二课时：降维。 一、PCA主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种统计方法，直观来讲是把数据按照weights来筛选出主成分消除（或者隐蔽）不太重要的方面，使得高纬度数据投射到低维度。 直观来讲是应用了统计学上 ...
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2017-05-21 18:44:54
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PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 在Scikit中运用PCA很简单： 以上代码是将含有4个特征的数据经过PCA压缩为3个特征。P ...
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2017-05-08 01:26:35
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1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是减少数据集的维度，然后挑选出基本的特征。 PCA的主要思想是移动坐标轴，找到方差最大的方向上的特征值。什么叫方差最大的方向的特征值呢。就像下图中的曲线B。一样。它的覆盖范围最广。基本步骤：（1）首先计算数 ...
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2017-05-07 11:45:56
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