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- O PCA pode ser usado para extração de recursos?
- Como o PCA funciona na extração do recurso de imagem?
- O que é extração de características do PCA?
- Como faço para escolher um componente PCA?
O PCA pode ser usado para extração de recursos?
A análise de componentes principais (PCA) é uma técnica de transformação linear não supervisionada que é usada principalmente para extração de recursos e redução de dimensionalidade.
Como o PCA funciona na extração do recurso de imagem?
PCA é um método importante para extração de recursos e representação de imagem. No PCA, a transformação da matriz da imagem ocorre em vetores de alta dimensão e sua matriz de covariância é obtida consumindo espaço vetorial de alta dimensão.
O que é extração de características do PCA?
O PCA é uma técnica de redução de dimensionalidade que possui quatro partes principais: covariância de recursos, auto -composição, transformação de componentes principais e escolha de componentes em termos de variação explicada.
Como faço para escolher um componente PCA?
Uma abordagem amplamente aplicada é decidir sobre o número de componentes principais, examinando um gráfico de seixos. Olhando para o enredo de seixos e procurando um ponto em que a proporção de variância explicada por cada componente principal subsequente cai. Isso é frequentemente referido como um cotovelo na trama de scree.
