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- ¿Puedes reconstruir de PCA??
- ¿Cómo funciona la reducción de dimensiones de PCA para las imágenes??
- ¿Se puede utilizar el análisis de componentes principales de PCA para reducir la dimensión??
- ¿Podemos reconstruir los datos originales de los datos proyectados de PCA??
¿Puedes reconstruir de PCA??
PCA es una transformación lineal ortogonal. La matriz de covarianza es simétrica y positiva semidefinita. Los vectores propios de la matriz de covarianza son ortogonales entre sí. PCA se puede invertir para reconstruir los datos.
¿Cómo funciona la reducción de dimensiones de PCA para las imágenes??
Como resultado de resumir la literatura preliminar, el proceso de reducción de dimensiones por PCA generalmente consta de cuatro pasos principales: (1) normalizar los datos de la imagen (2) Calcular la matriz de covarianza a partir de los datos de la imagen (3) Realizar una descomposición de valor único (SVD) (4) Encuentre la proyección de datos de imagen a la nueva base con reducido ...
¿Se puede utilizar el análisis de componentes principales de PCA para reducir la dimensión??
El análisis de componentes principales (PCA) es una técnica de transformación lineal no supervisada que se usa ampliamente en diferentes campos, más prominentemente para la extracción de características y la reducción de la dimensionalidad.
¿Podemos reconstruir los datos originales de los datos proyectados de PCA??
Advertencia sobre PCA en correlación
En este caso, para reconstruir los datos originales, uno necesita escalar las columnas de ˆx con σi y solo entonces para agregar el vector medio μ.
