在推荐算法中,样本空间构成的数据矩阵一般为稀松矩阵,且维数一般较多,可通过求取特征值或者奇异值的方式获得样本矩阵的特征矩阵,从而降低维数。
主成分分析法在矩阵降维中有很好的应用。
本文通过特征值分解、奇异值分解、PCA等操作可以获得降维后的矩阵,通过使用不同的相似度判别法获得最好的相似度,可以使得推荐算法具有很好的效果。
2024/2/3 9:17:28 360KB 推荐系统 主成分分析
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修改过的pca人脸识别程序+orl人脸库,点击facrec就能看见结果,路径是相对路径,
2024/2/2 20:51:17 9.53MB pca orl
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本人在https://blog.csdn.net/u010006643/article/details/46417127博客上看到的,奈何数据库没有,本人结合网上流传的数据库yale,写下了可以运行得出结果的PCA降维,人脸识别程序,特别适合numpy和PCA学习。
我第二次上传资源,感谢平台支持。
谢谢大家支持。
代码注释很详细,注意我把人脸图片在文件夹之内看成二维的数组。
实验表明,PCA对于光照很敏感。
2024/1/29 17:14:48 1.52MB 人脸识别 python 机器学习
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PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。
实现数据降维的步骤:1、将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵2、求样本矩阵的协方差矩阵3、求协方差矩阵的特征值和特征向量4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。
5、用映射矩阵对数据进行映射,达到数据降维的目的。
2024/1/6 15:32:43 24KB PCA
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此程序包含经典PCA以及2DPCA算法的MATLAB程序,以及在ORL人脸数据库中的人脸识别应用,分类识别算法采用的是SVM。
PCA最高识别率为85%2DPCA为91%程序中涉及到一些图片路径的修改,请注意自己修改。
部分重要程序有xxx以及TDxxx两份,分别对应于PCA以及2DPCA程序的使用。
主要识别能力有:单张人脸的类别的识别,全体人脸的识别率的计算,单张人脸的图像近似重构。
特别注意:在test之前一定要先train一下哦:比如:TDtrain(40,5,5);TDtest
2023/12/26 11:01:19 22.34MB 2DPCA
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使用主成分分析的人脸识别,给特征空间降维,从而提高运算效率。
2023/12/25 7:12:47 3.25MB 人脸识别 特征选择 PCA
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遥感影像场景变化检测经典算法(IR-MAD、MAD、CVA、PCA)算法集锦,包含其算法Code和Demo,另外,含有算法的评价函数OA、Kappa、AUC、ROC曲线,分享学习,批评指教。
2023/12/22 15:05:57 7.97MB 变化检测 IR-MAD MAD CVA
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自己实现的经典ICP算法,采用PCA作了粗拼接,然后使用K-d树算法加速选取对应点,使用bunny数据进行了拼接实验,并计算了其RMS误差。
经典ICP算法中不包含筛选删除误匹配点对的步骤,因此精度较低。
2023/12/20 11:07:01 546KB ICP K-d树 PCA 点云拼接
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针对RPCA(鲁棒pca)的ppt
2023/12/14 8:34:08 1.59MB RPCA 低秩
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资源给出程序的训练集、测试集以及matlab程序,给出说明文档和程序运行视频。
2023/12/6 7:46:46 1.14MB matlab 人脸识别 视频 数据集
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡