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用PCA还是LDA?特征抽取经典算法PK

  •   在之前的格物汇文章中,我们介绍了特征抽取的经典算法——主成分分析(PCA),了解了PCA算法实质上是进行了一次坐标轴旋转,尽可能让数据映射在新坐标轴方向上的方差尽可能大,并且让原数据与新映射的数据在距离的变化上尽可能小。方差较大的方向代表数据含有的信息量较大,建议保留。方差较小的方向代表数据含有的信息量较少,建议舍弃。今天我们就来看一下PCA的具体应用案例和特征映射的另一种方法:线性判别分析(LDA)。  PCA案例  在机器学习中,所使用的数据往往维数很大,我们需要使用降维的方法来突显信息含量较大的
  • 关键字: PCA  LDA  

安捷伦将拆分为两家行业领先的上市公司

  • 安捷伦科技公司(A)日前宣布,将把公司分拆成两家上市公司。其中,一家公司将专注于生命科学、诊断和应用领域(LDA),并保留“安捷伦”名称;另一家公司则是安捷伦当前的电子测量业务,公司名称待定。安捷伦将通过免税剥离方式将电子测量公司(EM)出售给股东。
  • 关键字: 安捷伦  LDA  EM  

基于PCA和LDA融合算法的性别鉴别

  • 结合主元分析(PCA)与线性鉴别分析(LDA)的特点,利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间,并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合,获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影,从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。实验中利用三种预处理方法(PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG +PCA+LDA),得出各自的实验结果,并进行比较。实验结果表明,利用RHG+PCA+LD
  • 关键字: PCA  LDA  融合算法    

红外与蓝牙技术的比较

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