降维和特征选择的关键方法介绍及MATLAB实现

目录 概念理解 降维： 特征选择： 降维的方法 主成分分析（Principle Component Analysis, PCA）方法 偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS) MATLAB实现 重点函数解读： 【例】光谱数据主成分回归分析（PCR） 【例】偏最小二乘法（PLS） 特征选择的方法 Filter vs. Wrapper 搜索法 随...

Gabor小波+PCA+LDA特征提取方法的人脸表情识别

基于Gabor小波+PCA+LDA特征提取方法的人脸表情识别 论文

数据挖掘—LDA,PCA特征提取降维与SVM多分类在人脸识别中的应用－数据集ORL

下载地址：https://github.com/13952522076/ORL3 下载时麻烦给个小星星，谢谢！ @vision 3 @author：马旭 @tel：13952522076 @email：1007540910@qq.com 执行：执行predict.m文件； 结果：时间一般为0.2秒左右，正确率100%；（因为测试集比较少） 预处理数据

特征选择和特征提取区别 、PCA VS LDA

机器学习中特征选择和特征提取区别 <div class="article_manage clearfix"> <div class="article_l"> <span class="link_categories"> 标签： <a href="http://www.csdn.ne

CARS-PLS 用于光谱数据或色谱数据变量选择的matlab 源码

CARS-PLS 用于光谱数据或色谱数据变量选择的matlab 源码

人脸识别之PCA 和 LDA

一.PCA     1.理论基础（1） 在信号处理中认为信号具有较大的方差，噪声有较小的方差，信噪比就是信号与噪声的方差比，越大越好。因此 我们认为，最好的k维特征是将n维样本点转换为k维后，每一维上的样本方差都很大。         结论：对协方差矩阵进行特征值分解，得到的前k大特征值对应的特征向量就是最佳的k维新特征，而且这k维新      特征是正交的

基于PCA的人脸识别的Matlab实现代码

基于PCA的人脸识别算法 --Matlab   Face recognition Based on PCA

PCA特征提取&KNN;分类

利用PCA进行特征提取，KNN作为分类器对高光谱图像进行分类，内含高光谱数据

最全的matlab实现pls的代码

最全的matlab下实现pls的代码，世上最全

《Python机器学习》读书笔记（六）特征抽取——LDA

Python机器学习读书笔记（六）特征抽取——LDA 说明： 关于本书: 《Python机器学习》 本笔记侧重代码调用，只描述了一些简单概念，本书的公式推导不在这里展示 接上文《Python机器学习》读书笔记（五）特征抽取——PCA 特征抽取 可以将原始数据集变换到一个维度更低的新的特征子空间，在尽可能多地保持相关信息的情况下，对数据进行压缩。 2. 线性判别分析 Linear...

PCA,LDA的C++实现（内附代码~）

在一个项目中遇到了这些问题：Visual C++ 无法解析的外部符号问题 然后调用SVD，LDA pca的C++实现

PCA和LDA人脸识别matlab代码（最紧邻分类器）

在matlab下实现LDA和PCA人脸特征提取算法和用最近令分类器分类，在标准人脸库上测试效果不错，有很高的识别率。本代码已经经过调试，直接能运行的。

matlab的PLS代码

经过验证的matlab的PLS代码，直接输入样品的xo、y0和验证的样品X，即可直接输出Y，可以放心使用

基于PCA的特征提取

图像处理方面的知识也学了一段时间了，总是光看理论的话，感觉联系不上实际，第一次把理论综合的实现出来，对这些理论的印象才感觉的更深刻，也能够为后续的学习打下良好的基础。 PCA和SVM都是比较老的算法的，但是可靠性挺好，对于我这种新手，练练手还是不错的。 下面开始对这些算法说一说我自己的理解： 主成分分析(PCA)是多变量分析中一项很老的技术，源于通信理论中的K-L变换，它考虑的是对于d维空间

人脸识别特征脸提取PCA算法

本文转自：http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3432243.html PCA算法的基本原理可以参考：http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3429711.html     对一副宽p、高q的二维灰度图，要完整表示该图像，需要m = p*q维的向量空间，比如100*100的灰度图像，它的向量空间为100*

主成份分析(PCA)

主成分分析的目的：特征降维 1.为什么要进行特征降维？ 直观上通常认为样本向量的维数越高，就了解样本更多方面的属性，应该对提高识别率有利，然而事实并非如此。 对于已知的样本数目，存在着一个特征数目的最大值，当实际使用的特征数目超过这个最大值时，分类器的性能不是得到改善而是退化。这种现象是模式是被中的“维度灾难”。 最好的一个例子是：一对双胞胎，其中一个额头上有痣，另外一个额头上没痣，那么区

LDA人脸识别详细解读

没想到转眼间就研二了，上一篇博客还是1年半之前，时间过的太快了。          上一篇博客里写到，希望自己能够早点抽出时间，总结出LDA(线性判别分析)在人脸识别上的应用，看来我是食言了。          研一和研二上学期确实太忙了，实验室任务很多，一直忙着编算法，写论文，投稿，修改.......还好，过去这一年半，稍微有点学术成就，发表了几篇论文，都是和模式识别相关的，之前博客里说过，

人脸识别经典算法三：Fisherface（LDA）

Fisherface是由Ronald Fisher发明的，想必这就是Fisherface名字由来。Fisherface所基于的LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）理论和特征脸里用到的PCA有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法，LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征。如果阅读本文有难度，可以考虑自学斯坦福公开课机器学习或者补充线代等数学知识。

多元线性回归算法PCA、PCR、PLS、Ridge regression

1 主成分分析PCA2 主成分回归PCR3、偏最小二乘PLS4、岭回归Ridge regression参考： 1. PCA回归实现myself； 2. 多元线性回归 文库； 3. 多元线性回归中多重共线性问题的解决办法探讨_张凤莲.caj

LDA算法-matlab代码实现

本文使用LDA作为分类器在matlab下做实验。 　　其中投影转换矩阵W按照LDA的经典理论生成，如下的LDA函数，并返回各个类的投影后的（ｋ－１）维的类均值。 LDA.m代码如下： function [W,centers]=LDA(Input,Target) % Ipuut: n*d matrix,each row is a sample; % Target:

PCA MATLAB

PCA LDA PCA LDA MATLAB

利用Multi-LBP和PCA、LDA进行人脸识别

在深度学习盛行的大趋势下，还在开发传统的人脸识别方法，显得有些无奈；但是在服务器问题解决之前，我觉得还是有必要了解并实现一下的。 实现如题的人脸识别主要分为五部： 1、CLM截取人脸关键点：用于进行人脸标定；同时也用于测试论文《Blessing of Dimensionality: High-dimensional Feature and Its Efficient Compression f

图像的 2DPCA 与 2D2DPCA 特征提取

PCA（Principal Component Analysis） （也叫作 Karhunen-Loeve 变换）在模式识别和计算机视觉领域是一个经典的特征提取和数据降维的工具。而2DPCA（二维主成分分析法）方法是在 PCA 的基础之上发展起来的一种新型的主成分分析方法. 相对于传统的PCA方法，2DPCA是基于二维图像矩阵的，而非一维图像向量。

运用PCA（主成分分析法）进行人脸识别的MATLAB 代码实现

PCA（主成分分析算法）出现的比较早。PCA算法依赖于一个基本假设：一类图像具有某些相似的特征（如人脸），在整个图像空间中呈现出聚类性，因而形成一个子空间，即所谓特征子空间，PCA变换是最佳正交变换，利用变换基的线性组合可以描述、表达和逼近这一类图像，因此可以进行图像识别，PCA包含训练和识别两个阶段。训练阶段：1）计算平均脸2）计算差值脸3）构建协方差矩阵4）计算矩阵的特征值和特征向量5）将每幅...

PCA+LDA人脸判断性别

转自：http://blog.csdn.net/kklots/article/details/8247738 最近由于课程需要，一直在研究通过人脸来判断性别，在OpenCV的contrib中提供了两种可以用来识别性别的方法：EigenFace和FisherFace，EigenFace主要是使用PCA（主成分分析），通过消除数据中的相关性，将高维图像降低到低维空间，训练集中的样本被映射成低维空间中

PCA和LDA在高光谱图像降维中的应用综述

本研究回顾了基于主成分分析PCA和判别分析LDA的降维方法及其扩展，包括经典主成分分析、概率主成分分析、核主成分分析，以及线性判别分析、局部保持降维、图形嵌入判别分析和半监督降维分析。

基于PCA的人脸特征提取及人脸重建

应用背景：我们知道，在特征提取中，主成分分析是一种重要的线性变换方法，这里通过实例来说明主成分分析方法提取人脸特征以及利用这些特征进行人脸重建的过程。

图像特征提取系列之ＰＣＡ

1：为什么图像处理需要PC A？ 1- 如果【特征向量】维度过高，不仅会增加计算复杂度，还会给分类问题带来负面影响，造成识别，或者分类精度降低。 2- 可能，直观上，感觉特征越多，就越多的描述【样本的属性】，可提高识别率。 3- 其实，并不是？？？！！假设，要区分西瓜，冬瓜。我们可以直接通过表皮就纹理，就可以做出正确的判断。那么，我多加几个特征：（重量）（形状）（体积）（是否有籽），可能还会对分

基于PCA的人脸识别_Matlab实现（个人研读之后的一些总结）

以下是我在查阅相关文献之后的一些个人的总结，望大神们指正。基于PCA的人脸识别PCA简介这是百度百科的解析： “对于一个训练集，100个对象模板，特征是10维，那么它可以建立一个100*10的矩阵，作为样本。求这个样本的协方差矩阵，得到一个10*10的协方差矩阵，然后求出这个协方差矩阵的特征值和特征向量，应该有10个特征值和特征向量，我们根据特征值的大小，取前四个特征值所对应的特征向量，构成一个1

一点PCA与LDA的理解

1. PCA的数学原理 http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html

LDA（线性判别分析或称Fisher线性判别）,PCA（主成份分析）代码及表情识别中的应用

【原文：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/20362373】 1、LDA线性判别分析 也称FLD（Fisher线性判别）是一种有监督的学习方法（supervised learning）。 LDA的基本思想是： 找到一个最佳的判别矢量空间，使得投影到该空间的样本的类间离散度与类内离散度比达到最大。

gabor特征提取程序 matlab实现 附有图像测试

gabor特征提取程序 matlab实现 附有图像测试

基于MATLAB，运用PCA+SVM的特征脸方法人脸识别

概述：

PCA方法与Fisher准则

PCA方法是一种简单的线性降维（特征提取）方法，这里不讨论其数学推导。基本步骤如下： 1）计算样本集合X（D维）的均值矢量mu和协方差矩阵sigma； 2）计算sigma的特征值和特征矢量，按特征值降序排列； 3）选择前d个特征矢量构成矩阵E； 4）D维的矢量x可以转换为d维的矢量x’：x’ = ET（x - mu）。 PCA方法等价于在原特征空间里建立了一个新坐标系，该坐标系的

matlab实现基于PCA的人脸识别算法

完整代码见我的 Github：  face_recongnize 一、问题描述          在一个yale人脸库中，有15个人，每人有11幅图像。要求选定每一个人的若干幅图像组成样本库，由样本库得到特征库。再任取yale图像库的一张图片，识别它的身份。 对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵，也可以扩展开，看成一个矢量。如一幅N*N象素的图像可以视为长度为N

基于LDA(fisherface)和KNN的人脸识别（matlab)

基于LDA(fisherface)和KNN的人脸识别 经典的fisherface算法（PCA+LDA)，人脸识别入门 分类器采用KNN matlab实现，内附ORL人脸训练库

PCA源代码 基于MATLAB的

01.function y = pca(mixedsig) 02. 03.%程序说明：y = pca(mixedsig)，程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵，n为信号个数，T为采样点数 04.% y为 m*T 阶主分量矩阵。 05.% n是维数，T是样本数。 06. 07.if nargin == 0 08.    error('You must supply the

特征提取——主成分分析(PCA)

特征提取——主成分分析(PCA) 2018/5/23 引言：特征提取是机器学习中很常用数据处理方式，一般都出现在实际搭建模型之前，以达到特征空间维度的变化（常见是降维操作）。特征提取是通过适当变换把已有样本的D个特征转换成d(&amp;amp;amp;lt;D)d(&amp;amp;amp;lt;D)d(xϵRDxϵRDx \epsilon R^D 是DDD为原始特征，变换后的ddd维新特征ξϵRdξϵRd \xi \epsilon R^...

Kaggle:使用MNIST数据集进行PCA降维和LDA降维

关于PCA（主成分分析，Principal components analysis）,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：Interactive Intro to Dimensionali

openCV学习笔记（十六） —— 人脸识别 —— 程序 —— PCA特征脸Eigenfaces、重建人脸

此程序主要来源于F:\personal\data\openCV\opencv_contrib_3.4.1\modules\face\samples\facerec_eigenfaces.cpp 流程 读人脸数据文件 创建特征脸识别与训练 识别人脸 输出中间平均脸、特征脸、重建结果  相关图示  程序  /* 此程序主要来源于F:\personal\data\open...

文章热词 设计制作学习 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型

相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 人工智能代替夜班 java 机器学习pca