PCA 與 eigenfaces

數(shù)學(xué)背景介紹: http://blog.jobbole.com/109015/

如何選擇合適數(shù)量的主成分?

最好也是最笨的方法,就是通過增加主成分的數(shù)量,觀察分類器的效果,當(dāng)效果增加不明顯或者發(fā)生過擬合的時(shí)候,就是該停止增加主成分?jǐn)?shù)量的時(shí)候。

特征選擇和PCA操作應(yīng)該先執(zhí)行哪個(gè)?

應(yīng)該先執(zhí)行PCA,在此基礎(chǔ)上再執(zhí)行特征選擇。嚴(yán)禁顛倒順序,除非對(duì)噪音特征有十足的把握可以刪除。

特征臉eigenfaces是什么?

一個(gè)特征臉就是一個(gè)特征向量!特征臉與原始數(shù)據(jù)做點(diǎn)積操作,就變?yōu)?strong>一個(gè)壓縮后的新特征值。由此可見,特征臉(向量)的維度與一個(gè)樣本的維度是等同的!

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https://onlinecourses.science.psu.edu/stat505/node/54(https://onlinecourses.science.psu.edu/stat505/node/54)[http://setosa.io/ev/principal-component-analysis/

http://setosa.io/ev/principal-component-analysis/

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