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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留学韩国,本来想继续在研究生这条路上一直走到黑的，奈何时间不够，口袋里面的银子总是不够用,
研究的东西也是浅尝辄止,
没办法匆匆写了篇论文交了就毕业了，一声长叹，想想求学二十余载，总是感觉什么都不够用，尤其是脑子,
有时甚至忘了带上
研究室生活也是张弛无度
决定出去工作了，但是在此之前简单的把研究的内容整理下，
权当是抛砖引玉，忘别见此笑话,
以后的内容会偏及数据防护DLP
领域<...
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2015-04-25 00:17:47
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最近在猛撸这本课，统计部分涉及的第一个分析数据的方法便是PCA！因此，今天打算好好梳理一下，涉及主城分析法的理论以及R实现！come on…gogogo… 首先说一个题外话，记得TED上有一期，一个叫Simon Sinek的年轻人提出了一个全新的Why-How-What黄金圈理论（三个同心圆，最里面...
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2015-04-20 01:46:39
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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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这两种方法都是KL变换的一种形式吧，PCA主要是把高位数据投影到k个低维的正交坐标轴上，来实现尽量保留原始信息 LDA主要是类内与类外的散列程度，该方法投影后的坐标轴不一定正交（因为scatter矩阵不一定是对角的） 两种方法都会转化为求解矩阵特征值特征向量，而且是选择最大的K个特征值对应的...
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2015-04-18 19:03:09
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注：下面有project网站的大部分都有paper和相应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。最近一次更新：2013-3-17一、特征提取Feature Extraction：·SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]·PCA-...
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2015-04-17 13:28:24
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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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主要是参考了文章
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html
http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/21/2024384.html
http://www.cnblogs.com/jerrylea...
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编程语言 时间：
2015-04-13 16:48:44
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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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