ipca 主成分分析
时间: 2023-08-20 16:09:54 浏览: 63
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的数据分析方法,用于降低数据的维度并提取数据的主要特征。通过PCA,可以将原始数据通过正交变换转换为线性无关的数据。这种转换后的数据更直观地展示了样本之间的关系,因此PCA是一种常用的数据分析和预处理工具。在图像处理中,PCA也可以用于图像压缩和重建。通过PCA处理图像,可以将图像的维度降低,并且保留图像的主要特征。通过剔除方差较小的维度上的数据,可以实现图像的压缩。\[2\]在实际应用中,可以根据需要选择不同数量的主成分来进行图像压缩和重建。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【第 14 章 基于主成分分析的图像压缩和重建--matlab深度学习实战案例】](https://blog.csdn.net/dongbao520/article/details/125359394)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [sklearn 主成分分析法 PCA和IPCA](https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/90204211)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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