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PCA特征提取方法
PCA特征提取方法
主分量分析
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主分量分析PCA算法,可用于人脸识别等模式识别
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基于matlab的PCA特征提取,归一化PCA特征提取,LDA特征提取以及归一化LDA特征提取四种算法的数据分类对比+操作视频
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1.领域:matlab,PCA特征提取,归一化PCA特征提取,LDA特征提取以及归一化LDA特征提取算法 2.内容:基于matlab的PCA特征提取,归一化PCA特征提取,LDA特征提取以及归一化LDA特征提取四种算法的数据分类对比+操作视频 3.用处:用于PCA和LDA降维特征提取算法编程学习 4.指向人群:本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项: 使用matlab2021a或者更高
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特征被检测后它可以从图像中被提取出来,这个过程可能需要许 多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特 征。
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PCA特征提取 PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。 PCA是通过寻求方差最大的投影方向对原始数据进行变换,得到一组相互之间不相关的新特征。投影方向可取样本数据协方差矩阵的特征向量,
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基于Qt 5实现串口调试助手,程序仅供参考,修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题,新增了窗口自适应(ui文件设置栅格),文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。
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SystemVerilog的听课学习笔记,包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下: 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 func
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