基于 python 实现朴素贝叶斯分类-决策树-PCA人脸识别
PCA 人脸识别结果可视化结果图控制台结果图朴素贝叶斯分类使用鸢尾花数据集，由于数据集是连续型数据，因此，假设各个属性是成正态分布的，采用密度函数进行概率计算。代码写的不怎么简洁，但是把过程思路基本写出来了。结果图DecisionTree决策树分类实验环境：系统：Windows 10语言：Python3.6IDE：Sublime Text3.数据集：数据集是自己创建的，详情见代码或者是图片“数据....
【ML】matlab和python实现PCA降维算法
概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中，我们会经常处理一些高维数据，而高维数据情形下，会出现距离计算困难，数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题，我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中，也容易出现特征之间存在线性相关，也就是说有的特征是冗余的，因此降维也是必要的。降维的优点（必要性）：去除噪声降低算法的计算开销（改善模型的性能）使得数据更容易使用使得数据更容易....
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（三）
与原始图像进行比较最后，让我们比较使用k = 12的压缩图像和原始图像的区别。relative_size = ori_vs_kmeans.loc["Color-Reduced", "Image Size (KB)"]/ori_vs_kmeans.loc["Original", "Image Size (KB)"] print("Reduction: {:.3f}% from original i....
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（二）
重复试验在本节中，我们将在= 2到= 20之间重复此步骤：执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签将每个像素替换为其聚类中心。保存指标值以进行进一步优化：WCSS，BCSS，解释方差和图像大小用越来越多的颜色绘制压缩图像range_k_clusters = (2, 21) kmeans_result = [] for k in range(*range_k_clusters): ...
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（一）
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。图像压缩需要几个Python库，如下所示：# image processing from PIL imp....
PCA主成分分析的可视化（Python）
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在这篇教程学习之前，我们假设你已经熟悉：如何从python中的Scratch计算PCAPython....
数据分析python PCA主成分分析
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.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decompo....
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 9：PCA 及其 Python 实现
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：神经网络基础吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 5：神经网络吴恩达《Machine Learn....
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
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，可认为出现故障。SPE（Q统计量）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SPE值应该满足S....
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