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      用PCA還是LDA?特征抽取經(jīng)典算法PK

      •   在之前的格物匯文章中,我們介紹了特征抽取的經(jīng)典算法——主成分分析(PCA),了解了PCA算法實(shí)質(zhì)上是進(jìn)行了一次坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn),盡可能讓數(shù)據(jù)映射在新坐標(biāo)軸方向上的方差盡可能大,并且讓原數(shù)據(jù)與新映射的數(shù)據(jù)在距離的變化上盡可能小。方差較大的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較大,建議保留。方差較小的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較少,建議舍棄。今天我們就來(lái)看一下PCA的具體應(yīng)用案例和特征映射的另一種方法:線性判別分析(LDA)?! CA案例  在機(jī)器學(xué)習(xí)中,所使用的數(shù)據(jù)往往維數(shù)很大,我們需要使用降維的方法來(lái)突顯信息含量較大的
      • 關(guān)鍵字: PCA  LDA  

      安捷倫將拆分為兩家行業(yè)領(lǐng)先的上市公司

      • 安捷倫科技公司(A)日前宣布,將把公司分拆成兩家上市公司。其中,一家公司將專注于生命科學(xué)、診斷和應(yīng)用領(lǐng)域(LDA),并保留“安捷倫”名稱;另一家公司則是安捷倫當(dāng)前的電子測(cè)量業(yè)務(wù),公司名稱待定。安捷倫將通過(guò)免稅剝離方式將電子測(cè)量公司(EM)出售給股東。
      • 關(guān)鍵字: 安捷倫  LDA  EM  

      基于PCA和LDA融合算法的性別鑒別

      • 結(jié)合主元分析(PCA)與線性鑒別分析(LDA)的特點(diǎn),利用PCA-LDA算法進(jìn)行性別鑒別。通過(guò)PCA算法求得訓(xùn)練樣本的特征子空間,并在此基礎(chǔ)上計(jì)算出LDA算法的特征子空間。將PCA算法與LDA算法的特征子空間進(jìn)行融合,獲得PCA-LDA算法的融合特征空間。訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本分別朝融合特征空間投影,從而得到識(shí)別特征。利用最近鄰準(zhǔn)則即可完成性別鑒別。實(shí)驗(yàn)中利用三種預(yù)處理方法(PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG +PCA+LDA),得出各自的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,并進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用RHG+PCA+LD
      • 關(guān)鍵字: PCA  LDA  融合算法    

      紅外與藍(lán)牙技術(shù)的比較

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