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机器学习中涉及大量以图像处理为代表的高维数据,PCA作为有效的数据降维方法常被用于数据预处理阶段。讨论了PCA的K-L数据转换原理、具体降维处理过程、高维样本协方差矩阵的求解技巧、维数选择方法,并在ORL人脸图样库上给出了基于PCA的人脸识别准确度分析。
机器学习中的PCA降维方法研究及其应用
【摘 要】
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机器学习中涉及大量以图像处理为代表的高维数据,PCA作为有效的数据降维方法常被用于数据预处理阶段。讨论了PCA的K-L数据转换原理、具体降维处理过程、高维样本协方差矩阵的
【机 构】
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武夷学院实验室管理中心,武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室,厦门大学软件学院
【出 处】
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湖南工业大学学报
【发表日期】
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2019年1期
【基金项目】
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福建省教育厅科技基金资助项目(JAT160524);武夷学院转型发展教育教学改革与研究基金资助项目(xj2014018)
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