Rekonstruuj obrazy z wymiarów zmniejszonych PCA za pomocą NN

1. Czy możesz zrekonstruować z PCA?
2. Jak działa redukcja wymiarów PCA dla obrazów?
3. Czy do zmniejszenia wymiaru można zastosować analizę głównych składników PCA?
4. Czy możemy zrekonstruować oryginalne dane z prognozowanych danych PCA?

Czy możesz zrekonstruować z PCA?

PCA jest ortogonalną transformacją liniową. Matryca kowariancji jest symetryczna i pozytywna półwazowa. Wektory własne macierzy kowariancji są dla siebie ortogonalne. PCA można odwrócić w celu odtworzenia danych.

Jak działa redukcja wymiarów PCA dla obrazów?

W wyniku podsumowania wstępnej literatury proces redukcji wymiarów przez PCA ogólnie składa się z czterech głównych kroków: (1) normalizowanie danych obrazu (2) Oblicz macierz kowariancji na podstawie danych obrazu (3) Wykonaj rozkład jednorazowy (SVD) (4) Znajdź projekcję danych obrazu do nowej podstawy ze zmniejszonym ...

Czy do zmniejszenia wymiaru można zastosować analizę głównych składników PCA?

Analiza głównych składników (PCA) to bez nadzoru technika transformacji liniowej, która jest szeroko stosowana na różnych dziedzinach, najbardziej widoczna do ekstrakcji cech i redukcji wymiarowości.

Czy możemy zrekonstruować oryginalne dane z prognozowanych danych PCA?

Zastrzeżenie PCA podczas korelacji

W takim przypadku, aby zrekonstruować oryginalne dane, trzeba być w skali wstecznej kolumny ˆx z σi, a tylko następnie dodać średni wektor μ.