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用PCA還是LDA？特征抽取經(jīng)典算法PK

  • 　　在之前的格物匯文章中，我們介紹了特征抽取的經(jīng)典算法——主成分分析(PCA)，了解了PCA算法實(shí)質(zhì)上是進(jìn)行了一次坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)，盡可能讓數(shù)據(jù)映射在新坐標(biāo)軸方向上的方差盡可能大，并且讓原數(shù)據(jù)與新映射的數(shù)據(jù)在距離的變化上盡可能小。方差較大的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較大，建議保留。方差較小的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較少，建議舍棄。今天我們就來(lái)看一下PCA的具體應(yīng)用案例和特征映射的另一種方法：線性判別分析(LDA)?！　CA案例　　在機(jī)器學(xué)習(xí)中，所使用的數(shù)據(jù)往往維數(shù)很大，我們需要使用降維的方法來(lái)突顯信息含量較大的
  • 關(guān)鍵字： PCA  LDA  

安捷倫將拆分為兩家行業(yè)領(lǐng)先的上市公司

  • 安捷倫科技公司(A)日前宣布，將把公司分拆成兩家上市公司。其中，一家公司將專注于生命科學(xué)、診斷和應(yīng)用領(lǐng)域(LDA)，并保留“安捷倫”名稱;另一家公司則是安捷倫當(dāng)前的電子測(cè)量業(yè)務(wù)，公司名稱待定。安捷倫將通過(guò)免稅剝離方式將電子測(cè)量公司(EM)出售給股東。
  • 關(guān)鍵字： 安捷倫  LDA  EM  

基于PCA和LDA融合算法的性別鑒別

  • 結(jié)合主元分析(PCA)與線性鑒別分析(LDA)的特點(diǎn)，利用PCA-LDA算法進(jìn)行性別鑒別。通過(guò)PCA算法求得訓(xùn)練樣本的特征子空間，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算出LDA算法的特征子空間。將PCA算法與LDA算法的特征子空間進(jìn)行融合，獲得PCA-LDA算法的融合特征空間。訓(xùn)練樣本與測(cè)試樣本分別朝融合特征空間投影，從而得到識(shí)別特征。利用最近鄰準(zhǔn)則即可完成性別鑒別。實(shí)驗(yàn)中利用三種預(yù)處理方法(PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG +PCA+LDA)，得出各自的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用RHG+PCA+LD
  • 關(guān)鍵字： PCA  LDA  融合算法    

紅外與藍(lán)牙技術(shù)的比較

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