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《PCA 原理推导》18-5线性变换生成的随机变量y_i和y_j的协方差公式解析本文是将文章《PCA 原理推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析，便于初学者更好的理解。公式 18 - 5 18\text{-}5 18-5 的内容如下：

【python】OpenCV—findContours（4.4）找出物体轮廓，根据 PCA 计算特征值和特征向量，绘制特征值和特征向量，来初步展示物体的方向导入库函数，读入图片，判定图片是否存在，显示图片

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深度生成模型文物修复--论文阅读笔记（导-6）传统方法：在空间中寻找相似模型填补，传统图像修复方法有三种：using partial differential equations、Exemplar-based、rely on external references

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2-116 基于matlab的主成分分析（PCA）及累积总和（CUSUM）算法故障监测基于matlab的主成分分析（PCA）及累积总和（CUSUM）算法故障监测，针对传统的多元统计分析方法对生产过程中微小故障检测不灵敏的问题，使用基于主元分析的累积和的微小故障检测方法进行故障监测，通过SPE统计量、T方统计量评估监测情况。程序已调通，可直接运行。

【机器学习-无监督学习】降维与主成分分析【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科，通过算法和模型让计算机从数据中学习，进行模型训练和优化，做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言，依赖于强大的开源库如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。本专栏介绍机器学习的相关算法以及基于Python的算法实现。【GitCode】专栏资源保存在我的GitCode仓库：https://gitcode.com/Morse_Chen

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PCA数据降维技术详解在数据分析和机器学习的世界里，维度灾难是一个不可忽视的问题。随着数据维度的增加，计算量急剧上升，模型复杂度变高，同时可能引入噪声和冗余信息，影响模型的性能和解释性。主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）作为一种经典且强大的数据降维技术，能够有效解决这些问题。

基于主成分分析(PCA)的平面拟合（python）主成分分析（PCA）可以用来从点云数据中找到最佳拟合平面。PCA 的基本思想是通过变换坐标系，使得数据在新坐标系下的方差最大。对于二维数据，这通常意味着找到数据的最大变异性方向；对于三维数据，PCA 可以找到两个最大的变异方向，这两个方向构成了最佳拟合平面。

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计算机应用数学--第三次作业A = [ 1 0 0 1 2 1 − 1 0 ] A= \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 &1 \\ 2 & 1 \\ -1 & 0 \end{bmatrix} A= 102−10110

吴恩达机器学习作业ex7:K 均值聚类和主成分分析(Python实现)详细注释在本练习中，您将实现 K-means 算法，并将其用于图像压缩。进行图像压缩。首先，您将从一个示例二维数据集开始。将帮助你直观地了解 K-means 算法的工作原理。之后，您将使用 K-means 算法进行图像压缩，将图像中出现的颜色数量减少到该图像中最常见的颜色。这部分练习将使用 ex7.m。

PCA算法降维代码示例这段代码将数据进行PCA降维至3维，并绘制一个三维散点图，展示降维后的前3个主成分。

机器学习笔记人脸识别技术全面回顾和小结(1)人脸识别是视觉模式识别的一个细分问题。人类一直在识别视觉模式，我们通过眼睛获得视觉信息。这些信息被大脑识别为有意义的概念。对于计算机来说，无论是图片还是视频，它都是许多像素的矩阵。机器应该找出数据的某一部分在数据中代表了什么概念。这是视觉模型识别中的一个粗略分类问题。对于人脸识别，需要在所有机器认为人脸的数据部分区分人脸属于谁。这是一个细分问题。

吴恩达机器学习笔记：第 8 周-14降维(Dimensionality Reduction) 14.3-14.5主成分分析(PCA)是最常见的降维算法。在 PCA 中，我们要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当我们把所有的数据都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小。方向向量是一个经过原点的向量，而投射误差是从特征向量向该方向向量作垂线的长度。

【Paddle】PCA线性代数基础 + 领域应用：人脸识别算法（1.1w字超详细：附公式、代码）主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一项在高维数据中，寻找最重要特征的降维技术，大大减少数据的维度，而不显著损失信息量。

sklearn主成分分析PCAPCA，即主成分分析(Principal components analysis)，顾名思义就是把矩阵分解成简单的组分进行研究，而拆解矩阵的主要工具是线性变换，具体形式则是奇异值分解。

主成分分析法的简介及应用主成分分析法（Principal Component Analysis，简称PCA）是种常用的数据降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据的主要特征。PCA通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，新坐标系的选择是使得数据在新坐标系下的方差最大化。这样做的目的是为了减少数据的维度，同时尽量保留原始数据的信息。

【Machine Learning】Unsupervised Learning本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义无监督学习相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的Cheat Sheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。

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【模式识别】解锁降维奥秘：深度剖析PCA人脸识别技术🌈个人主页：Sarapines Programmer 🔥 系列专栏：《模式之谜 | 数据奇迹解码》 ⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。

【人工智能Ⅰ】8-回归 & 降维分类任务准确率、精确率与召回率、F值、ROC-AUC、混淆矩阵、TPR与FPR回归任务MSE、MAE、RMSE

R语言：主成分分析PCA主成分分析（或称主分量分析，principal component analysis）由皮尔逊（Pearson,1901）首先引入，后来被霍特林（Hotelling,1933）发展。

【机器学习】sklearn降维算法PCA如何实现降维？【即减少特征的数量，又保留大部分有效信息】将那些带有重复信息的特征合并，并删除那些带无效信息的特征等等，逐渐创造出能够代表原特征矩阵大部分信息的，特征更少的，新特征矩阵。在降维中，PCA使用的信息量衡量指标，就是样本方差，又称可解释性方差，方差越大，特征所带的信息量越多。 S 2 = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( x i − x ^ ) 2 S^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(x_i-\hat{x})^2 S2=n−11i=1∑n(xi−x^)2