过山车
2022-01-21 18:23:30
26KB
1
上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，在减少需要分析的指标同
2022-01-21 18:13:38
753KB
1
不同人群对不同种类的花粉存在不同的过敏反应,为此研究用于快速检测空气中花粉粒子及分类的方法。以常见花粉作为研究对象,利用拉曼光谱仪采集42种花粉样品的465条拉曼光谱数据,按照生物学分类划分为科间花粉及属间花粉并对其进行分类预测。将所得光谱数据预处理后,利用主成分分析提取光谱的特征信息,并建立支持向量机识别模型。对于科间花粉的预测结果准确率为97.75%,蔷薇科属间花粉的预测结果准确率为90.47%,说明拉曼光谱分析法对花粉分类鉴别具有可行性。
2022-01-19 21:04:26
1.62MB
1
Matlab代码verilog
用于图像压缩的32x32灰度图像的主成分分析
使用的技术：Verilog，Matlab编程语言，FPGA
Zynq，浮点单元。
使用的软件：ISE设计套件14.7，Matlab
2018a（带HDL编码器）。
概括：
我们制作了一个Matlab程序，可以找到“
n”维灰度图像的特征值和特征向量。
之后，我们必须用硬件描述语言Verilog来实现，然后将代码转储到FPGA上。
学习成果：我们学习了如何压缩图像。
2022-01-12 02:33:03
237KB
1
主成分分析由皮尔逊首先引入，后来被霍特林发展了。主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分（综合变量）的统计分析方法。这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的某种线性组合。为了实现最有效率的降维，应使这些主成分所含的信息（在线性关系的意义上）互不重叠，也就是要求它们之间互不相干。简言之，主成分分析就是一种用一组较少的不相关（综合）变量来代替大量相关变量的统计降维方法。
2022-01-10 16:24:38
65KB
1