详细解析了线性判别分析(LDA)与主成分分析(PCA)的特征降维原理与方法,并结合实际分类示例,使用matlab进行了详细演示,展示了如何利用matlab生成散点图。
详解LDA与PCA的特征降维方法及matlab实例演示
相关推荐
MATLAB实现PCA光谱降维程序
MATLAB实现的PCA光谱降维程序,专注于光谱数据的降维处理。
算法与数据结构
0
2024-08-08
PCA与LDA方法的人脸识别matlab实现
这是一份完全可用的人脸识别matlab代码,采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)方法提取特征进行识别。
Matlab
0
2024-08-17
深入浅出PCA降维:主成分分析原理及实例解析
主成分分析(PCA)
主成分分析是一种强大的降维技术,能够将高维数据集简化,同时保留大部分关键信息。
PCA的工作原理
想象一下,你正在观察一堆散落在平面上的数据点。PCA的目标是找到一个新的坐标系,使得数据在新的坐标轴上的投影能够最大程度地分散开来。
第一步是找到数据变化最大的方向,这个方向被称为第一主成分。接着,找到与第一主成分正交且数据变化次大的方向,这就是第二主成分。
实例解析
假设我们有一组关于房屋面积和价格的数据,我们可以使用PCA将其降维至一维。 首先,将数据标准化,然后计算协方差矩阵。接着,找到协方差矩阵的特征值和特征向量,特征值的大小代表着对应特征向量方向上的数据方差。
选择最大特征值对应的特征向量作为第一主成分,将原始数据投影到该特征向量上,就得到了降维后的数据。
PCA的应用
数据可视化: 将高维数据降维至二维或三维,以便于观察数据的分布。
特征提取: 选择最重要的主成分作为新的特征,用于机器学习模型的训练。
噪声去除: 通过忽略方差较小的主成分,可以有效去除数据中的噪声。
数据挖掘
2
2024-05-19
基于Matlab的二维LDA+PCA人脸识别程序
这是一个基于Matlab开发的二维LDA+PCA人脸识别程序,可以直接使用。
Matlab
2
2024-07-23
PCA-LDA原始论文与Matlab实现
PCA和LDA的原始论文与Matlab程序实现。PCA原始论文为文字版,非常见扫描版。
Matlab
3
2024-05-19
MATLAB下CroppedYale人脸数据的降维方法
使用MATLAB编写的代码对CroppedYale人脸数据进行降维,比较了PCA、SVD及MATLAB自带的PCA算法的时间和准确度。分析了中心化对PCA的影响,并对比了PCA与SVD的异同。选取了适当的维度k,并展示了k个特征向量对应的图像。还评估了自行实现的PCA算法与MATLAB自带函数的性能。
Matlab
3
2024-07-21
探索无监督学习:聚类、降维与特征提取
无监督学习是一类强大的机器学习方法,其核心在于从无标签数据中学习内在结构和模式。常见的无监督学习技术包括:
聚类分析: 将数据点划分为不同的组,使得组内相似度高,组间相似度低。
主成分分析 (PCA): 一种降维技术,通过线性变换将原始数据映射到低维空间,保留数据的主要特征。
稀疏编码与学习: 通过学习一组基向量,将数据表示为这些基向量的稀疏线性组合,从而实现特征提取和降维。
算法与数据结构
1
2024-05-19
高维数据降维的LASSO算法MATLAB实现
随着数据维度的增加,高维数据降维问题变得尤为重要。MATLAB提供了丰富的功能,使得LASSO算法在高维数据集上得以有效实现。
Matlab
2
2024-07-23
34种数据降维方法代码
34种数据降维方法代码.zip
统计分析
2
2024-07-12