pca降维python实例

PCA浅浅一谈

opencv里封装了三种人脸识别算法，其中一种是Eigenfaces算法，它使用PCA降维进行特征提取，这也是PCA最经典的应用之一。
Coder_Hzz·2018-06-06 15:56

PCA浅浅一谈

opencv里封装了三种人脸识别算法，其中一种是Eigenfaces算法，它使用PCA降维进行特征提取，这也是PCA最经典的应用之一。
Coder_Hzz·2018-06-06 15:56

sklearn主成分分析 NBA球队数据PCA降维可视化

@新浪微博七个字就是昵称背景：最近学习PCA降维，恰逢NAB总决赛，所以动动手看看各球队的实力分布。数据不会说谎！
GaGLee·2018-06-03 21:49

sklearn学习笔记：LDA和PCA降维

1.导入需要的包：#encoding:utf-8frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.discriminant_analysisimportLinearDiscrimi
Chloe_0906·2018-05-21 11:05

wxPython实例代码（购物车）

wxPython是一个流行的跨平台GUI工具包。用这个就可以给程序做窗口界面了。官方网站：www.wxpython.org我这也没好好学，就整了个小项目的例子。把代码完整贴下面了，下次做界面的时候可以参考这改改。文档结构主要就是几个py文件。resources文件夹里是放资源原件的，也就两张图片Cart│app_main.py│├─conf│settings.py│__init__.py│├─re
骑士救兵·2018-05-08 23:28

PCA降维方法及在AT&T人脸数据集的应用实例

本篇博文对AT&T剑桥大学实验室[1]的人脸数据集应用了主成分分析策略,做了一些可视化处理.算法原理假设在RnRn空间中有mm个点,我们希望对这些点进行有损压缩,使数据的维度从RnRn变为RlRl,其中严格的有l
Wayne_Mai·2018-05-06 19:44

奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用

本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。1.回顾特征值和特征向量我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：Ax=λxAx=λx其中A是一个
猪逻辑公园·2018-04-28 23:51

facenet接入笔记

之前尝试了pca降维的方法来实现人脸特征的提取，效果不是很好。于是最近尝试一下其他的神经网络的方法来提取特征，这里用到了python的一个开源项目，facenet。
ssliushengyu·2018-04-26 19:30

用scikit-learn学习主成分分析(PCA)

在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结，下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。
necther·2018-04-16 08:49

数据压缩之降维（一）——PCA降维

学习《pythonmachinelearning》chapter5——Compressingdataviadimensionalityreduction主要内容如下：（1）主要成分分析PrincipalComponentAnalysis(PCA)——非监督学习（2）线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis(LDA)——监督学习（3）核主成分分析KernelPrincipal
Amy_mm·2018-04-10 10:57

Python实例：使用Matplotlib绘制三维图形

#coding:utf-8frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfrommatplotlibimportcmimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfig=plt.figure()ax=fig.gca(projection='3d')X=np.arange(-5,5,.25)Y=np.arange(-5,5,.25)X
视觉智能·2018-04-10 00:00

吴恩达机器学习总结：第七课 运用机器学习的建议（大纲摘要及课后作业）

英文非官方笔记总结1.决定接下来该怎么尝试（1）调试学习算法（当实施正则化线性回归之后，预测中有比较大错误）  a.获得更多训练数据（前提是要保证更多的训练集有用）  b.使用更小的特征集（仔细选择小子集，或者使用PCA
CC12222032·2018-04-03 17:54

通俗理解PCA降维作用

用PCA降维本章我们将介绍一种降维方法，PCA（PrincipalComponentAnalysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。第一，降维可以缓解维度灾难问题。
javastart·2018-03-29 20:48

Python数据挖掘笔记 七 .PCA降维操作及subplot子图绘制

Python数据挖掘笔记七.PCA降维操作及subplot子图绘制这篇文章主要介绍四个知识点，也是我那节课讲课的内容。
湾区人工智能·2018-03-23 10:17

使用OpenCV+PCA+KNN/SVM进行人脸检测和识别-Python

图像进行PCA降维前，全部处理为224*224大小。如何创建自己的数据集，可见使用OpenCV调用摄像头检测人脸并截图。OpenCV人脸检测器
gaoyueace·2018-03-18 15:02

python实现人脸识别经典算法（一） 特征脸法

操作环境：python2.7第三方库：opencvforpython、numpy第一种比较经典的算法就是特征脸法，本质上其实就是PCA降维，这种算法的基本思路是，把二维的图像先灰度化，转化为一通道的图像
freedom098·2018-03-13 08:03

《机器学习实战》PCA降维

注释：由于各方面原因，理论部分不做介绍，网上很多自行百度吧！pca.py1importnumpyasnp2importmatplotlib.pyplotasplt3importmath45defloadDataSet(filename,delin='\t'):6fr=open(filename)7#读取分割存入数组8stringArr=[line.strip().split(delin)forli
影醉阏轩窗·2018-03-08 13:00

math: 卡尔曼滤波算法原理以及python实例

文章来源维基百科卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，通过对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用（如雷达、计算机视觉）中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。例如，对于雷达来说，人们感兴趣
DinnerHowe·2018-03-08 13:23

PCA降维及C代码

转载至：http://blog.csdn.net/u011001084/article/details/51363892转载至：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/18599165PCA人脸识别将PCA用于人脸识别的过程如下：1.假设有400幅尺寸为100*100的图像，构成10000*400的矩阵；2.计算均值，令；3.根据定义，计算
eatapples·2018-03-03 15:37

SVD与PCA的联系

WelcomeToMyBlog最主要的一点:对矩阵进行PCA降维,一般是通过SVD实现的,而不是去计算原矩阵特征的协方差矩阵.当前数据为p*n的矩阵X,n个样本,每个样本维度为pSVD:Xpn=UΣV^
LittleSasuke·2018-02-23 00:03

机器学习习题（15）

在新的9题机器学习习题中，我们主要讲解了4个方面：集成学习里随机森林与GBDT等相关知识，PCA降维的相关知识，聚类算法的相关知识，KNN的相关知识。
刘炫320·2018-02-21 19:31

人脸识别经典算法实现（一）——特征脸法

操作环境：python2.7第三方库：opencvforpython、numpy第一种比较经典的算法就是特征脸法，本质上其实就是PCA降维，这种算法的基本思路是，把二维的图像先灰度化，转化为一通道的图像
qq_32444825·2018-01-30 14:10

机器学习(3.1)--PCA降维基本原理

PCA（Principalcomponentsanalysis）也称主成分分析，是机器学习中降维的一种方法为什么要降维在真实的数据中有各种问题，PCA的思想是将n维特征映射到m维上（m
雨落那秋林·2018-01-28 00:19

Kaggle:使用MNIST数据集进行PCA降维和LDA降维

  关于PCA（主成分分析，Principalcomponentsanalysis）,这里有非常通俗易懂的文章解释：主成份分析(PCA)最详细和全面的诠释，这里就不多啰嗦了，下面主要介绍PCA算法和LDA算法在MNIST数据集上的应用。  主要参考的是Kaggle上的一篇Kernel，也可以直接去看这篇Kernel，这里附上链接：InteractiveIntrotoDimensionalityRe
capecape·2018-01-25 20:46

[python实例] 爬虫实现自动登录、签到

来源：http://blog.csdn.net/u283056051/article/details/49946981更新2016/8/9：最近发现目标网站已经屏蔽了这个登录签到的接口（PS：不过我还是用这个方式赚到了将近一万点积分·····）前几天女朋友跟我说，她在一个素材网站上下载东西，积分总是不够用，积分是怎么来的呢，是每天登录网站签到获得的，当然也能购买，她不想去买，因为偶尔才会用一次，但
cbjcry·2018-01-23 17:17

还在用PCA降维？快学学大牛最爱的t-SNE算法吧（附Python/R代码）

大数据文摘作品编译：寒小阳、蒋宝尚、Sheila、赖小娟、钱天培假设你有一个包含数百个特征（变量）的数据集，却对数据所属的领域几乎没有什么了解。你需要去识别数据中的隐藏模式，探索和分析数据集。不仅如此，你还必须找出数据中是否存在模式－－用以判定数据是有用信号还是噪音？这是否让你感到不知所措？当我第一次遇到这种情况，我简直全身发麻。想知道如何挖掘一个多维数据集？这是许多数据科学家经常问的问题之一。该
大数据文摘·2018-01-22 00:00

基于PCA模型的数据降维(复习13)

本文是个人学习笔记，内容主要基于PCA降维模型对手写体数据图像集进行降维，把原始64维度的数字图像压缩映射到二维空间，实验结果表明绝大多数数字之间仍然具有区分性。
Young_win·2018-01-20 16:57

简单的Socket图解，附Python和C#用例代码，以及双向同时通信示例

内容摘要Socket简介代码实例C#实例Python实例双向同时通信（P
KwokKwok·2018-01-12 20:39

【R图千言】主成分分析之3D绘图

PCA降维过程;1)数据标准化2)求协方差矩阵3)特征向量排序4)投影矩阵5)数据转换将样本数据求一个维度的协方差矩阵，然后求解这个协方差矩阵的特征值和对应的特征向量，将这些特征向量按照对应的特征值从大到小排列
leadingsci·2018-01-12 01:26

各类人脸识别算法的总体分析

一、人脸识别算法之特征脸方法（Eigenface）1、原理介绍及数据收集特征脸方法主要是基于PCA降维实现。
worthsen·2018-01-04 09:19

09-28A002B组站会日志

张凌雪：昨天完成任务卡二学习Python实例今天继续任务卡一内容继续Python实例的学习于志鹏：昨天完成任务卡二学习其他知识今天继续任务卡一内容汲取站会形式的精华学习自定的任务郝一擎：昨天完成任务卡二整理
zhanglingxue·2017-12-10 22:35

python 只运行一个实例(windows 自启动)

接下来就是介绍Python写的程序如何来实现：保证只能运行一个Python实例，方法是程序运行时监听一个特定端口，如果失败则说明已经有实例在跑。
时尚灬IT男·2017-12-08 01:28

机器学习(29)之奇异值分解SVD原理与应用详解

本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法
机器学习算法与Python学习·2017-12-01 00:00

LDA有标签数据降维

之前无标签数据降维PCA，那么像下图带有标签数据，如果用PCA降维将会投影到v轴上，这个投影方差最大，数据将变成不可分状态，LDA将把数据投影加上已有分类这个变量，将数据投影到u轴上假设原数据分成n类，
14142135623731·2017-11-17 00:51

机器学习中的kNN及其Python实例

在2006年12月召开的IEEE数据挖掘国际会议上（ICDM，InternationalConferenceonDataMining），与会的各位专家选出了当时的十大“数据挖掘算法”（top10dataminingalgorithms），kNN算法即位列其中。该算法思路简洁，但是在实践中却相当有效。如果你对其算法原理仍不甚了解，你可以参考本博客之前的文章《机器学习中的kNN算法及Matlab实例》
白马负金羁·2017-09-10 12:19

机器学习中的k-means聚类及其Python实例

在2006年12月召开的IEEE数据挖掘国际会议上（ICDM，InternationalConferenceonDataMining），与会的各位专家选出了当时的十大“数据挖掘算法”（top10dataminingalgorithms），k-means算法即位列其中。该算法思路简洁，但是在实践中却相当有效。如果你对其算法原理仍不甚了解，你可以参考本博客之前的文章《K-means算法原理与R语言实例
白马负金羁·2017-09-07 07:20

python实例pyspark以及python中文显示

%pyspark#查询认证用户importsys#importMySQLdbimportmysql.connectorimportpandasaspdimportdatetimeimporttimeoptmap={'dbuser':'haoren','dbpass':'G4d','dbhost':'172.12.112.5','dbport':3306,'dbname':'GMDB'}defsql
chengxuyonghu·2017-09-01 17:13

综合评价指标的筛选办法

除了这两个以外还有权重的办法，第一是用层次分析得到相对的权重然后丢弃相对小的第二是用PCA降维，进行降维处理
Flying with dream·2017-08-14 22:58

通俗理解PCA降维作用

概述本文主要介绍一种降维方法，PCA（PrincipalComponentAnalysis，主成分分析）。降维致力于解决三类问题。1.降维可以缓解维度灾难问题；2.降维可以在压缩数据的同时让信息损失最小化；3.理解几百个维度的数据结构很困难，两三个维度的数据通过可视化更容易理解。下面，将从简介、计算步骤、应用三方面进行理解PCA的降维作用。PCA简介在理解特征提取与处理时，涉及高维特征向量的问题往
HLBayes·2017-08-13 16:05

python实例（分解质因数）

题目：将一个正整数分解质因数。例如：输入90,打印出90=2*3*3*5。#-*-coding:utf-8-*-a=int(raw_input("请输入一个正整数："))a1=aL=[]whilea!=1:foriinrange(2,a+1):ifa%i==0:a=a/iL.append(str(i))breakprint'%s='%a1+'*'.join(L)注：函数：string.join()
Runaway-777·2017-08-11 11:32

python实例（水仙花数）

题目：打印出所有的"水仙花数"，所谓"水仙花数"是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。例如：153是一个"水仙花数"，因为153=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。#-*-coding:utf-8-*-l=[]forainrange(1,10):forbinrange(10):forcinrange(10):x=(a**3+b**3+c**3)y=(100*a+10*b+c)ifx==y
Runaway-777·2017-08-10 13:26

python实例（暂停一秒输出）

题目：暂停一秒输出，并打印当前时间#-*-coding:utf-8-*- importtime L=[1,2,3] foriinrange(len(L)): printL[i] time.sleep(1) printtime.strftime("%Y-%m-%d%H:%M:%S",time.localtime(time.time()))#格式化输出当前时间
Runaway-777·2017-08-10 00:00

以python实例讲解面向对象与面向过程的区别

POP与·OOP区分面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合，即一组函数的顺序执行。为了简化程序设计，面向过程把函数继续切分为子函数，即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度。而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合，而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息，并处理这些消息，计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。在Python中，所有数据类型都可以视为对象，
peersli·2017-08-08 14:13

Python list排序的两种方法及实例讲解

对List进行排序，Python提供了两个方法方法1.用List的内建函数list.sort进行排序list.sort(func=None,key=None,reverse=False)Python实例
silent彦沁·2017-08-04 10:02

PCA降维操作及subplot子图绘制

转载地址：http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/53285192一.PCA降维参考文章：http://blog.csdn.net/xl890727
danwenxuan·2017-08-03 19:49

PCA降维——主成分分析(principal component analysis,PCA)与LDA（线性判别分析）

LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。什么意思呢？我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。LDA摘要：主成分分析(principalcompo
ali_dongdong·2017-07-31 10:58

机器学习-->特征降维方法总结

特征抽取先详细讲下PCA降维的原理对于n个特征的m个样本，将每个样本写成行向量，得到矩阵A寻找样本的主方向u：将m个样本值投影到某个直线L上，得到m个位于直线L上的点，计算m个投影点的方差。
村头陶员外·2017-07-25 16:16

python闭包

python实例例1defmake_adder(addend):defadd
chen_000·2017-06-06 19:09

python实例: 天气预报

#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*importurllib2importxml.etree.cElementTreeasETfromdatetimeimportdatetimeclassWeather():defgethtml(self,url):self._url=urlself._user_agent='Mozilla/4.0(compatible;M
随风化作雨·2017-06-06 14:58

[人工智能技术]技术实战札记

流程这里还是主要从语言工具开始,具体内容如下:第一部分:语言基础-Python第二部分:语言实战-Python实例第三部分:机器学习基础–基本原理及简单运用第四部分:机器学习进阶–案例分析及实践第五部分
BaiHuaXiu123·2017-05-10 02:00
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