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this 질문에서 나는 Bag of Features 모델에서 벡터의 적당한 치수가 무엇인지 질문합니다. k이 크기 때문에 치수 수가 너무 많아 효율적으로 관리 할 수 없으므로 치수를 줄이기 위해 PCA가 수행됩니다. 이러한 응용 프로그램에서 일반적으로 발생하는 벡터 크기 (시작 k- 치수 벡터와 관련 있음)는 무엇입니까?PCA는 결과적으로 Bag of Visual Words/Features를 생성합니까?
좋아, 그렇다면 1000 차원 벡터를 사용하는 방법은 무엇입니까? 예를 들어 가장 가까운 이미지를 찾으려면 Nearest Neighbor 문제를 예로들 수 있습니다. BOF 벡터에는 수천 개의 차원이 있지만 NN 알고리즘은 차원이 수백 개 이상인 것으로 들었습니다. – justHelloWorld
* words *처럼 취급하십시오. 텍스트에 대해서도 PCA를 실행하지 않습니다. Thatjs "시각적 단어"의 요점, 텍스트 기법을 사용합니다. –
색인의 각 단어가 시각적 단어 (벡터의 특정 차원에 해당) 인 역 색인을 사용 하시겠습니까? – justHelloWorld