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机器学习中的PCA降维方法研究及其应用

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摘要

机器学习中涉及大量以图像处理为代表的高维数据,PCA作为有效的数据降维方法常被用于数据预处理阶段.讨论了PCA的K-L数据转换原理、具体降维处理过程、高维样本协方差矩阵的求解技巧、维数选择方法,并在ORL人脸图样库上给出了基于PCA的人脸识别准确度分析.

著录项

来源
《湖南工业大学学报》 |2019年第1期|73-78|共6页
作者
孙平安; 王备战;
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作者单位

武夷学院实验室管理中心;

福建武夷山354300;

武夷学院认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室;

福建武夷山354300;

厦门大学软件学院;

福建厦门361005;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
PCA; K-L变换; 线性降维; 人脸识别; 机器学习;

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