”pca算法“ 的搜索结果

     为了提取PCA特征值中有利于识别的特征信息,提出一种带权稀疏PCA算法。它利用基本PCA算法实现去噪功能,利用Lagrange乘子方法求得使PCA特征空间中类内距离最小,类间距离最大的一组权值,并利用稀疏PCA(SPCA)算法...

     在使用python实现PCA算法时,需要使用numpy和sklearn等库。 以下是一个使用sklearn实现PCA的示例代码: from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np # 创建数据 X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], ...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1