在模式识别领域中，PCA是一种常用的数据集降维手段，在此基础上，保留数据集中对方差贡献最大的特征从而进行模式分类。OpenCV中提供PCA的类，因此可以方便地使用PCA来进行人脸识别研究。在学习了网上的相关实现和代码，在以下开发平台跑通了代码：win8.1+OpenCV2.4.9+Qt5.3.2。...
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2015-05-01 16:12:13
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主成分分析PCA算法原理解析浅谈对主成分分析（PCA）算法的理解主成分分析（PCA）：降维。将多个变量通过线性变换（线性相加）以选出较少个数重要变量。力求信息损失最少的原则。主成分：就是线性系数，即投影方向。通常情况下，变量之间是有一定的相关关系的，即信息有一定的重叠。将重复的变量删除。基本思想：将...
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2015-04-26 22:32:09
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收获： 1、min, max, sum, 属于判定，等询问是”对象对答案贡献独立“，即不需要其他对象就了能更新答案，并保证只要所有对象更新过答案，那么该答案就是正确的。大概这就是所谓的”修改独立“。 2、处理”先把所有修改给你，再询问“问题时，这道题要用到降维思想，就是处理的顺序也是一维，并且这.....
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2015-04-25 13:40:36
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SVD推荐算法（一）
看了不少论文，总结起来用SVD做推荐主要有两种不同的方式。
1 本质上是memory-based，只不过先用SVD对user-item的评分矩阵做降维，得到降维后的user特征和item特征，可以分别做userbased的协同过滤和itembased的协同过滤。
2 本质上是model-based，跟传统数学意义的SVD没有太大关系，只不过借鉴了SV...
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2015-04-24 21:11:34
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本实验的目的是学习和掌握PCA主分量分析方法和Fisher线性判别方法。首先了解PCA主分量分析方法的基本概念，理解利用PCA 分析可以对数据集合在特征空间进行平移和旋转。实验的第二部分是学习和掌握Fisher线性判别方法。了解Fisher线性判别方法找的最优方向与非最优方向的差异，将高维分布的数据进行降维，并通过Fisher线性判别方法实现高维数据在一维中分类。...
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2015-04-19 08:53:40
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本科论文做的是人脸识别，对一些算法进行复习。。。概念PCA （主成分分析算法）主要用于减少数据集的维数，同时保持数据集中方差最大的贡献。（我的理解是，图像处理时，数据量太大，通常需要降低数据维数，但是又希望保留贡献大的特征数据，PCA就是保留主要成分的降维算法）。人脸识别中，利用PCA算法构建特征脸...
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2015-04-17 09:36:56
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PCA 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于数据降维的。为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题，比如：
一个关于汽车的样本数据，一个特征是”km/h的最大速度特征“，另一个是”英里每小时“的最大速度特征，很显然这两个特征具有很强的相关性
拿到一个样本，特征非常多，样本缺很少，这样的数据用回归去你和将...
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2015-04-15 23:27:39
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PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。 内容： PCA （主成份分析）是一种直接的降维方法，通过求解特征值与特征向量，并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果； PCA 的一个应用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义...
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2015-04-10 22:21:55
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原文作者：新浪微博@王小科科科本文由36大数据翻译组-大海翻译，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！如何提高推荐算法的有效性？主要的方法是特征转化，模型选取，数据处理等等。降维是特征加工中的一个重要部分。这篇博文主要讲述如何利用降维方法来提高以用户为基础的协同过滤方...
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2015-04-08 06:29:12
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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取响应的特征，如颜色，纹理，sift，surf，vlad等等特征，然后将其保存，建...
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2015-04-04 22:38:35
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