Menggunakan analisis komponen utama untuk pengekstrakan ciri sudut

1. Bolehkah PCA digunakan untuk pengekstrakan ciri?
2. Bagaimana PCA berfungsi dalam Pengekstrakan Ciri Imej?
3. Apakah pengekstrakan ciri PCA?
4. Bagaimana saya memilih komponen PCA?

Bolehkah PCA digunakan untuk pengekstrakan ciri?

Analisis Komponen Utama (PCA) adalah teknik transformasi linear yang tidak diselia yang digunakan terutamanya untuk pengekstrakan ciri dan pengurangan dimensi.

Bagaimana PCA berfungsi dalam Pengekstrakan Ciri Imej?

PCA adalah kaedah penting untuk pengekstrakan ciri dan perwakilan imej. Di PCA, transformasi matriks imej berlaku ke dalam vektor dimensi tinggi dan matriks kovariansnya diperolehi memakan ruang vektor tinggi dimensi.

Apakah pengekstrakan ciri PCA?

PCA adalah teknik pengurangan dimensi yang mempunyai empat bahagian utama: kovarians ciri, eigendecomposition, transformasi komponen utama, dan memilih komponen dari segi varians yang dijelaskan.

Bagaimana saya memilih komponen PCA?

Pendekatan yang digunakan secara meluas adalah untuk menentukan bilangan komponen utama dengan memeriksa plot scree. Dengan melihat plot scree, dan mencari titik di mana perkadaran varians yang dijelaskan oleh setiap komponen utama berikutnya jatuh. Ini sering disebut sebagai siku di plot scree.