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日期:2024-08-30
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日期:2024-09-04
最近學習到PCA,整理一下重點(如果有誤或侵權請提出) 壹、目標: 1.降階:影像處理裡面有多組資料,多個座標軸,我們希望以較少的資料(座標軸)來代表其資訊。 ex.有400個samples ......
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日期:2024-09-04
[parzen.rar] - 用parzen窗方法,估計概率密度,採用高期核函數。。。。 [kPCA.rar] - 使用核PcA來識别圖片,圖片為200張測試圖片,200張訓練圖片,包含在在壓縮文件中。 [SVM_nuclear_assembly_MATLAB_function.rar] - 用MATLAB來實現支持向量機SVM和核 ......
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日期:2024-09-04
Principal component analysis (PCA) is a statistical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of linearly uncorrelated variables called principal components. The...
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日期:2024-08-29
註:白化後的信號Z要進行PCA降維,維數為設定好的IC個數(保證W可逆,為方陣)。從PCA降維後的信號中求解出解混矩陣W。ICA 的實現可以採用不同的估計準則, 包括資訊極大化、非高斯性極大化、極大似然估計方法和互資訊極小化等, 但它們在某些條件下 ......
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日期:2024-08-29
PCA(Principal Component Analysis),主成分分析。為一種對數據分析的 ... 主要原理為保留低階的主成分,忽略高階主成分,一般來說低階主成分能保留數據的重要資訊。 7. PCA的流程. 8. 9....
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日期:2024-09-02
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 将多个变量通过线性变换以选出较少个 ... 原理. 设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量, 同时根据实际需要从中可以 ......
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日期:2024-09-03
2012年5月25日 - 目前,pca算法已经广泛应用于各方面,就拿图像处理,经常做的一件事就是当提取的图像 ......