Howtosignalprocessing
- Kann PCA für die Feature -Extraktion verwendet werden??
- Wie PCA in der Bildfunktionsextraktion funktioniert?
- Was ist die PCA -Feature -Extraktion?
- Wie wähle ich eine PCA -Komponente aus?
Kann PCA für die Feature -Extraktion verwendet werden??
Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) ist eine unbeaufsichtigte lineare Transformationstechnik, die hauptsächlich für die Merkmalextraktion und Dimensionalitätsreduzierung verwendet wird.
Wie PCA in der Bildfunktionsextraktion funktioniert?
PCA ist eine wichtige Methode für die Feature -Extraktion und die Bilddarstellung. In der PCA erfolgt die Matrixumwandlung des Bildes in hochdimensionale Vektoren, und seine Kovarianzmatrix wird erhalten, um einen hochdimensionalen Vektorraum zu konsumieren.
Was ist die PCA -Feature -Extraktion?
PCA ist eine Dimensionalitätsreduktionstechnik, die vier Hauptteile enthält: Feature -Kovarianz, Eigenkomposition, Hauptkomponententransformation und Auswahl von Komponenten in Bezug auf die erklärte Varianz.
Wie wähle ich eine PCA -Komponente aus?
Ein weit verbreiteter Ansatz besteht darin, über die Anzahl der Hauptkomponenten zu entscheiden, indem ein Gerölldiagramm untersucht wird. Indem Sie das Gerölldiagramm augaeln und nach einem Punkt suchen, an dem der Varianzanteil, der durch jede nachfolgende Hauptkomponente erklärt wird. Dies wird oft als Ellbogen in der Geröllhandlung bezeichnet.
