pca

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    PCA를 사용하여 기능을 선택

    자발적 분류를하고 있습니다. 이를 위해 필자는 분류를 위해 녹색의 분산, 녹색의 표준 편, 적의 평균, 적분의 분산, 적색의 표준 편차, 색의 평균, 색조의 분산, 색의 분산, 색조의 표준 편차 등 8 가지 기능을 제공합니다. PCA를 사용하여 가장 중요한 3 가지 기능을 선택하고 싶습니다. 이것은 나에게주는 for c=1:size(feature,1)
    algorithm matlab image-processing pca 2012-11-09

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    데이터를 trasposing하지 않고 큰 데이터 세트로 R에서 princomp() 또는 prcomp() 함수를 사용하는 방법은 무엇입니까?

    방금 ​​PCA에 대해 알기 시작했습니다. 4,000,000 개가 넘는 거대한 마이크로 어레이 데이터 세트에 사용하고 싶습니다. 나는 샘플의 형태로 내 컬럼을 가지고 있고, 유전자/유전자좌의 형태로 행을 가지고있다. 필자는 PCA 사용에 대한 자습서를 통해 princomp() 및 prcomp()와 몇 가지 다른 기능을 살펴 보았습니다. 이제 biplot에서
    r transpose pca princomp 2012-09-27

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    다음과 같은 경우 Matlab의 princomp 기능을 어떻게 사용할 수 있습니까?

    10 개의 이미지 (18x18)가 있습니다. 이 이미지를 images[324][10]이라는 배열 안에 저장합니다. 여기서 숫자 324는 이미지의 픽셀 양을 나타내고 숫자 10은 내가 가진 이미지 총 수를 나타냅니다. 나는이 이미지를 뉴런 네트워크에 사용하고 싶지만, 324는 입력으로주는 큰 숫자이므로 가능한 한 많은 정보를 유지하면서이 숫자를 줄이고 싶습니
    matlab image-processing pca 2012-11-17

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    C++ - PCA (armadillo 제외)를 계산하기위한 프레임 워크

    각 데이터 포인트에 132 기능이 포함 된 데이터 포인트는 대개 200000입니다. 기본적으로 데이터 세트는 200000 x 132입니다. armadillo framework을 사용하여 모든 계산을 완료했습니다. 그러나 PCA 분석을 시도했으나 RAM 메모리 (8GB RAM) 또는 프레임 워크 자체의 제한 때문에 메모리 오류가 발생한다는 것을 모릅니다. 다
    c++ pca armadillo 2012-11-20

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    R 함수 prcomp가 NA 값이 허용 되더라도 실패 함

    함수 prcomp을 사용하여 처음 두 개의 주요 구성 요소를 계산합니다. 그러나 내 데이터에는 일부 NA 값이 있으므로 함수에서 오류가 발생합니다. d <- data.frame(V1 = sample(1:100, 10), V2 = sample(1:100, 10)) prcomp(d, center = TRUE, scale = TRUE, na.action =
    r pca na 2012-08-22

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    PCA 파이썬에서 서로에 대해 상위 2 개의 구성 요소를 그래프로 나타 내기

    행렬 (C)에서 각 열이 다른 시점을 나타내고 각 행이 피쳐를 나타내며 맨 위 주체를 찾으려고 할 때 PCA를 수행하려고합니다. 구성 요소를 분석하고 서로 그래프로 표시합니다. mdp 모듈을 사용하고 있는데이 모듈이 각 행이 가장 중요한 구성 요소가 내림차순으로 표시된 행렬을 나타내는 행렬을 반환하면 혼란 스럽습니다. import mdp C=mdp.pca
    python pca 2012-08-24

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    PCA 얼굴 인식, 구현 기법

    나는 PCA 알고리즘을 사용하여 얼굴 인식 프로젝트를 진행 중이다. 이 프로젝트를 JAVA로 개발해야하며이 알고리즘의 구현과 관련된 몇 가지 질문이 있습니다. 첫 번째 : 평균적인 얼굴 (평균면)을 계산할 때 나는 평균적으로 이미지 작업을하고 있다고 생각해야합니다. 대수학에서와 같은 방식으로 모든 이미지 벡터를 계산할 수는 없지만 각 픽셀 (예 : 빨간색,
    java face-recognition pca 2012-10-14

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    매우 큰 데이터 세트에서 잠재 의미 분석 수행 방법

    매우 큰 데이터 세트, 약 50,000 개의 문서 및 300,000 개의 단어/용어에서 LSA 또는 주성분 분석을 실행하여 문서를 그래프화할 수 있도록 차원을 줄입니다. 2-d. 파이썬과 MATLAB에서 시도했지만 시스템에 메모리가 부족하여 데이터 세트의 볼륨으로 인해 인스턴스가 충돌합니다. 누구든지 부하를 줄이거 나 더 빠르고 효율적으로 실행할 수있는 근
    matlab nlp pca dimensionality-reduction latent-semantic-analysis 2012-08-30

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    openCV가 포함 된 고유 화면

    cv2.createEigenFaceRecognizer으로 얼굴을 인식했습니다. 하지만 내가 원하는 것은 입력 된 얼굴이 계산 된 고유 물체와 얼마나 비슷한지를 아는 것입니다. 아이디어는 데이터베이스에없는 사람을 다시 인식 할 수 있다는 것입니다. 편집 : 예를 들면 : 나는 얼굴 A, B 및 C는 내가 D.에서 얼굴 C를 차별화 할 수있는 얼굴 C와 D를
    python opencv pca 2012-09-05

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    공분산 행렬 계산 - numpy.cov와 numpy.dot 간의 차이?

    나는 PCA를 궁극적으로 수행 할 3 차원 numpy 배열로 작업하고 있습니다. 우선 공분산 (그리고 고유 값과 고유 벡터)을 계산할 수 있도록 3 차원 배열을 2 차원으로 평면화했습니다. 공분산 행렬을 계산할 때 numpy.cov 대 numpy.dot를 사용하여 다른 결과를 얻습니다. 내 2-D 배열이 (5,9)이면 5x5 (즉, NxN) 공분산 행렬로
    python numpy covariance pca 2012-09-13
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