给定n个m维样本X-(1), X(2),…,X(n)，假设我们的目标是将这n个样本从m维降低到k维，并且尽可能保证这种降维的操作不会产生很大的代价（重要信息的丢失）。换句话说，我们要把n个样本点从m维空间投影到k维空间。对...
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2015-03-17 08:12:37
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人脸识别比较成熟，OpenCV也已经把目前主流的人脸识别算法(PCA,Haar,LBP)集成到算法库，并且附带例程和文档。文档链接http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html...
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2015-03-13 18:44:41
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PCA(Principal component analysis)是一种多元统计方法。最近在研究PCA在故障检测上的运用。在这里说说我对PCA的认识。 首先，我们需要有一组数据X，X是n行m列的数据，为了方便，我们认为数据是均值为0，方差为1的数据。其中n为样本数，m为变量。我们可以找到一个线...
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2015-03-09 20:39:57
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模块名称：pca.pyPCA原理与紧致技巧原理待补。。。#-*-coding:UTF-8-*-'''Created on 2015年3月2日@author: Ayumi Phoenixch01 p-14 图像的主成分分析'''from PIL import Imageimport numpydef ...
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2015-03-04 00:50:59
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本文出处：http://blog.csdn.net/xizhibei=============================PCA，也就是PrincipalComponents Analysis，主成份分析，是个非常优秀的算法，依照书上的说法：寻找最小均方意义下，最能代表原始数据的投影方法然后自己...
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2015-03-02 20:48:22
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/*1、如果进程已经与一个作业相关联，就无法将当前进程及其任何子进程从作业中移除，这个安全特性可以保证
/* 进程无法摆脱对它施加的限制。
/*2、在调试程序时，调试器是从资源管理器启动的，程序会从调试器继承带“PCA”前缀的作业。因此，调试程序
/* 时总是显示进程已经加入了作业。使用命令行来运行程序时就不会有这个问题了。
/*3、关闭一个作业对象，并不会终止作业内所有的进程。作业对象实际上只是...
主成分分析（PCA）是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方法，PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k0时说明 X和 Y是正相关关系，协方差<0时 X和Y是负相关关系，协方差为0时 X和Y相互独立。 协方差的计算是针对两维的，对于n维的数据集，可以计算C(n,2)种协方差...
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2015-01-05 23:08:15
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Exercise:PCA and Whitening习题链接：Exercise:PCA and Whiteningpca_gen.m%%================================================================%% Step 0a: Load d...
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2015-01-05 00:33:58
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Exercise:PCA in 2D习题的链接：Exercise:PCA in 2Dpca_2d.mclose all%%================================================================%% Step 0: Load data% We....
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2015-01-04 22:51:27
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对于PCA，一直都是有个概念，没有实际使用过，今天终于实际使用了一把，发现PCA还是挺神奇的。在OPENCV中使用PCA非常简单，只要几条语句就可以了。1、初始化数据//每一行表示一个样本CvMat* pData = cvCreateMat( 总的样本数, 每个样本的维数, CV_32FC1 );C...
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2015-01-02 15:51:35
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