在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩(一)

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各位读者好,在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析(PCA)在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时,使图像占用的空间尽可能地减小,这由图像的差异百分比表示。图像压...

PCA主成分分析的可视化(Python)

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在这篇教程中,你将发现如何使用PCA可视化数据,并且使用可视化来帮助确定用于降维的参数。读完这篇教程后,你会了解:如何使用PCA可视化高维数据什么是PCA中的解释性方差从高维数据PCA的结果中直观地观察解释性方差让我们一起开始吧教程概览这篇教程分成两部分,分别是:高维数据的散点图可视化解释性方差前提...

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数据分析python PCA主成分分析

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在有许多变量的情况下,主成分分析可以使得我们最大程度的保留住重要信息来训练模型,运行环境是anconda 3.8,jupter notebook1初始准备from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preproc...

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 9:PCA 及其 Python 实现

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系列文章:吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1:监督学习与非监督学习吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2:梯度下降与正规方程吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3:回归问题和正则化吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 4:神经网络基础...

Python代码实现-主成分分析(PCA)降维及故障诊断中的T2和SPE统计量Matplotlib出图|Python技能树征题

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PCA降维代码及T2和SPE统计量Matplotlib出图PCA降维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。T2的计算基本原理见 这里。故障判断如系统正常运行,则样本的T2值应该满足T2 < Tα ,反之,可认为出现...

python pca怎么用

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Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维

Python机器学习笔记 使用scikit-learn工具进行PCA降维之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理。这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。   在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程...

Python机器学习(四):PCA 主成分分析

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python svm pca实践二

继上一片的内容,这片来·讲一下sklearn来进行简单的人脸识别,这里用的方法是pca和svm 先导入必要的包和数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats from sklearn.de...

python svm pca实践(一)

好久没写博客了 这里主要用python的sklearn包,来进行简单的svm的分类和pca的降维 svm是常用的分类器,其核心是在分类的时候找到一个最优的超平面,使得所有的样本与超平面之间的距离达到最小。 pca是常用的一种降维的方法,其核心是对去中心化后的数据,求得协方差矩阵,再对协方差矩阵进行特...

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