Howtosignalprocessing
- Bolehkah anda membina semula dari PCA?
- Bagaimana pengurangan dimensi PCA berfungsi untuk imej?
- Bolehkah analisis komponen utama PCA digunakan untuk mengurangkan dimensi?
- Bolehkah kita membina semula data asal dari data PCA yang diunjurkan?
Bolehkah anda membina semula dari PCA?
PCA adalah transformasi linear ortogonal. Matriks kovarians adalah simetri dan positif separuh pasti. Vektor eigen matriks kovarians adalah ortogonal antara satu sama lain. PCA boleh terbalik untuk membina semula data.
Bagaimana pengurangan dimensi PCA berfungsi untuk imej?
Hasil daripada meringkaskan kesusasteraan awal, proses pengurangan dimensi oleh PCA umumnya terdiri daripada empat langkah utama: (1) menormalkan data imej (2) Kirakan matriks kovarians dari data imej (3) melakukan penguraian nilai tunggal (SVD) (4) Cari unjuran data imej ke dasar baru dengan dikurangkan ...
Bolehkah analisis komponen utama PCA digunakan untuk mengurangkan dimensi?
Analisis Komponen Utama (PCA) adalah teknik transformasi linear yang tidak diselia yang digunakan secara meluas di pelbagai bidang, yang paling menonjol untuk pengekstrakan ciri dan pengurangan dimensi.
Bolehkah kita membina semula data asal dari data PCA yang diunjurkan?
Kaveat mengenai PCA pada korelasi
Dalam kes ini, untuk membina semula data asal, seseorang perlu kembali skala lajur x dengan σi dan hanya kemudian untuk menambah kembali vektor min μ.
