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機器學習(六)PCA---K-L變換
時間 2021-01-20
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K-L變換 是最優正交線性變換,其對應的特徵提取方法被稱爲 PCA方法,PCA是一種無監督的特徵變換,進行特徵降維變換,不能完全地表示原有的對象,而K-L變換能夠考慮到不同的分類信息,實現有監督的特徵提取。 特徵提取 即用映射(或變換)方法把原始特徵變換爲較少的新特徵。 Eg. 對於一個映射或變換有 y = w T x y=w^{T}x y=wTx,若 x ∈ R d × 1
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