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- Se puede utilizar PCA para la extracción de funciones?
- Cómo funciona PCA en la extracción de características de imagen?
- ¿Qué es la extracción de características de PCA??
- ¿Cómo elijo un componente PCA??
Se puede utilizar PCA para la extracción de funciones?
El análisis de componentes principales (PCA) es una técnica de transformación lineal no supervisada que se utiliza principalmente para la extracción de características y la reducción de la dimensionalidad.
Cómo funciona PCA en la extracción de características de imagen?
PCA es un método importante para la extracción de características y la representación de imágenes. En PCA, la transformación de la matriz de la imagen tiene lugar en vectores de alta dimensión y su matriz de covarianza se obtiene consumiendo espacio vectorial de alta dimensión.
¿Qué es la extracción de características de PCA??
PCA es una técnica de reducción de dimensionalidad que tiene cuatro partes principales: covarianza de funciones, Eigendecomposicion, transformación de componentes principales y componentes en términos de varianza explicada.
¿Cómo elijo un componente PCA??
Un enfoque ampliamente aplicado es decidir sobre el número de componentes principales examinando una parcela de scree. Mirando la parcela de scree y buscando un punto en el que la proporción de varianza explicada por cada componente principal posterior caiga. Esto a menudo se conoce como un codo en la parcela de scree.
