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主成分分析 (pca)

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主成分分析(PCA)のアルゴリズムを簡単にまとめたもの

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主成分分析 (pca)

  1. 1. Principal Component Analysis(PCA)八島研究室 王 冀
  2. 2. PCAとは Principal ―― 主な,主要な; 第一の Component ―― 構成要素,成分 Analysis ―― 分析,解析; 分解PCA >> 主成分分析
  3. 3. 問題1 右の図にある点群(青い楕円)を何を基準と分類すればいいのか?
  4. 4. 解答 分散 なぜ分散を基準とするのか? どの軸への射影の分散が最大か?
  5. 5. 解答
  6. 6. PCAとは 分布がもっとも集中している軸(ベクトル)方向を主成分軸(ベクトル)と呼ぶ. 主成分軸を「分散最大基準」で定義するAnalysis ―― 分析?
  7. 7. 主成分分析の流れのイメージ
  8. 8. 共分散行列とは? n個の画像ベクトルXiから共分散行列Cを計算する場合 平均ベクトルmを求める 各ベクトルから平均ベクトルを引く 分散の計算
  9. 9. 共分散行列Cの固有値問題
  10. 10. ソース画像4人の顔画像5枚づつ
  11. 11. 結果画像―固有顔分散最大基準

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