En utilisant l'analyse des composants principaux pour l'extraction des fonctionnalités d'angle

1. Peut-il être utilisé pour l'extraction des fonctionnalités?
2. Comment fonctionne PCA dans l'extraction des fonctionnalités de l'image?
3. Qu'est-ce que l'extraction des fonctionnalités PCA?
4. Comment choisir un composant PCA?

Peut-il être utilisé pour l'extraction des fonctionnalités?

L'analyse des composants principaux (PCA) est une technique de transformation linéaire non supervisée qui est principalement utilisée pour l'extraction des caractéristiques et la réduction de la dimensionnalité.

Comment fonctionne PCA dans l'extraction des fonctionnalités de l'image?

PCA est une méthode importante pour l'extraction des fonctionnalités et la représentation d'image. Dans PCA, la transformation de la matrice de l'image se déroule en vecteurs de haute dimension et sa matrice de covariance est obtenue en consommant un espace vectoriel de haute dimension.

Qu'est-ce que l'extraction des fonctionnalités PCA?

Le PCA est une technique de réduction de la dimensionnalité qui a quatre parties principales: la covariance de trait, la composition eigenge.

Comment choisir un composant PCA?

Une approche largement appliquée consiste à décider du nombre de composantes principales en examinant un tracé d'éboulis. En regardant le graphique de l'écoute et en recherchant un point où la proportion de variance expliquée par chaque composant principal ultérieur tombe. Ceci est souvent appelé coude dans le complot d'éboulis.