PCA与LDA
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由于涉及内容较多,这里转载别人的博客: http://blog.csdn.net/sunmenggmail/article/details/8071502 其实主要在于:PCA与LDA的变换矩阵不同, ...
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四大机器学习降维算法:PCA.LDA.LLE.Laplacian Eigenmaps 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映 ...
- PCA和LDA
一.PCA 在讲PCA之前,首先有人要问了,为什么我们要使用PCA,PCA到底是干什么的?这里先做一个小小的解释,举个例子:在人脸识别工作中一张人脸图像是60*60=3600维,要处理这样的数 ...
- 【转】四大机器学习降维算法:PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps
最近在找降维的解决方案中,发现了下面的思路,后面可以按照这思路进行尝试下: 链接:http://www.36dsj.com/archives/26723 引言 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映 ...
- PCA和LDA降维的比较
PCA 主成分分析方法,LDA 线性判别分析方法,可以认为是有监督的数据降维.下面的代码分别实现了两种降维方式: print(__doc__) import matplotlib.pyplot as ...
- matlab 工具之各种降维方法工具包,下载及使用教程,有PCA, LDA, 等等。。。
最近跑深度学习,提出的feature是4096维的,放到我们的程序里,跑得很慢,很慢.... 于是,一怒之下,就给他降维处理了,但是matlab 自带的什么pca( ), princomp( )函数, ...
- PCA与LDA介绍
PCA(主成分分析) PCA是一种无监督降维方式,它将数据投影到一组互相正交的loading vectors(principal axes)之上,并保证投影后的点在新的坐标轴上的方差最大 记数据集\( ...
- 特征选取方法PCA与LDA
一.主成分分析(PCA)介绍 什么是主成分分析? 主成分分析是一种用于连续属性降维的方法,把多指标转化为少数几个综合指标. 它构造了原始属性的一个正交变换,将一组可能相关的变量转化为一组不相关的变 ...
- 线性判别分析(LDA), 主成分分析(PCA)及其推导【转】
前言: 如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理解LDA就是很有必要的了. 谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA ...
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