PCA 与 eigenfaces

数学背景介绍: http://blog.jobbole.com/109015/

如何选择合适数量的主成分?

最好也是最笨的方法,就是通过增加主成分的数量,观察分类器的效果,当效果增加不明显或者发生过拟合的时候,就是该停止增加主成分数量的时候。

特征选择和PCA操作应该先执行哪个?

应该先执行PCA,在此基础上再执行特征选择。严禁颠倒顺序,除非对噪音特征有十足的把握可以删除。

特征脸eigenfaces是什么?

一个特征脸就是一个特征向量!特征脸与原始数据做点积操作,就变为一个压缩后的新特征值。由此可见,特征脸(向量)的维度与一个样本的维度是等同的!

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These two links helped me a lot in understanding Principal Component Analysis and what it does, hope it helps you too.

https://onlinecourses.science.psu.edu/stat505/node/54(https://onlinecourses.science.psu.edu/stat505/node/54)[http://setosa.io/ev/principal-component-analysis/

http://setosa.io/ev/principal-component-analysis/

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