PCA
推导：PCA主成分分析&LDA线性判别分析
# 推导：PCA主成分分析&LDA线性判别分析 PCA和LDA都是在通过降维进行特征提取，PCA倾向于数据重构（就如名字一样 主成分分析），LDA倾向于数据分类（更好的将不同类别分开）。 考虑它具体在做什么事情，其实在每个样本进行中心化处理后（减去均值），一个样本就变成了一个距离向量来描述与 ......
第十课 PCA降维
有了第九课SVD分解的基础，PCA降维的原理理解起来就比较容易了。 1、PCA降维原理 先回到SVD分解，对矩阵A进行SVD分解，得到下式： A = U * S * V 其中V是正交矩阵，即V*VT=E，对上式进行一下转化： A * VT = U * S * V * VT A * VT = U * ......
m基于PCA-SA低纬紧致姿态空间学习算法的单目视频人体姿态提取matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 介绍了运动人体的剪影提取，在视频序列中，由于受到复杂背景、遮挡、光照变化等因素的影响，通常的背景分离算法无法有效的对运动人体进行提取，本文介绍了一种基于高斯混合模型和帧差法相结合的运动目标提取算法，从而获得了精度较高的 ......
sklearn之主成分分析pca
sklearn之主成分分析pca 在scikit-learn中，CA是主成分分析的缩写。主成分分析是一种常用的线性降维技术，可以将多维数据集降到较低的特征维度，并保留数据集的大部分特征信息。在sklearn中，使用PCA需要引入PCA模块，并通过实例化一个PCA对象来使用它的方法和属性。例如，可以使 ......
m基于LOC-PCA算法的人脸重建算法matlab仿真,给定人物侧脸实现正脸重建
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 提出了一种有效的图像姿态合成方法。姿势合成用于预测在给定姿势的期望姿势处具有最小误差的面部图像。在许多情况下，这是经常需要的例如动画电影的制作、法医学和3D人脸几何的生成等应用，它使用主成分分析（PCA）和线性对象类（ ......
基于ORL人脸数据库和PCA特征降维算法的人脸识别matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算 ......
PCA主成分分析
PCA的数学原理参见这条博客，写的通俗易懂：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html 其中几个重点步骤如下： ......
机器学习（五）：混合高斯聚类（求聚类标签）+PCA降维（3维降2维）习题
使用混合高斯模型 GMM，计算如下数据点的聚类过程： $Data = np.array([1,2,6,7])$ 均值初值为: $\mu_1, \mu_2 = 1, 5$ 权重初值为: $w_1, w_2 = 0.5, 0.5$ 方差: $std_1, std_2 = 1, 1$ $K = 2$ 10 ......
PCA 和多元信号处理，应用于神经数据
PCA 和多元信号处理，应用于神经数据 学习和应用“大神经数据”的前沿数据分析技术（理论和MATLAB/Python代码） 课程英文名：PCA & multivariate signal processing, applied to neural data 此视频教程共4.56GB，中英双语字幕，画 ......
【笔记】PCA——主成分分析：推导与问题
PCA：主成分分析 主要思想 假设有m个n维数据，我希望只保留k维，尽可能减少信息损失，也就是(m,n)到(m,k)的过程 比如一个实际应用场景，我有一堆w latent code，也就是(n,512)的数据 通过PCA可以得到(n,2)的数据，这就是n个二维点，可以画在平面上 推导 我们希望在n维 ......