معرفی آنالیز اجزا اصلی (Principal components analysis)

لينک پرداخت و دانلود *پايين مطلب*

فرمت فايل:Word (قابل ويرايش و آماده پرينت)

تعداد صفحه:14

فهرست مطالب:

مقدمه

ریاضیات زمینه

واریانس

کوواریانس

تعریف میانگین

تعریف میانه نمونه‌ای

قسمتی از متن

در این نوشتار قصد داریم به معرفی آنالیز اجزا اصلی (Principal components analysis) به پردازیم. آنالیز اجزا اصلی (pca) یک تکنیک مفید آماری است که کاربرد آن در زمینه هایاز قبیل : تشخیص چهره،فشرده سازی تصویر و یک تکنیک رایج برای شناسایی یک نمونه در داده های از بعد بالا است.

این تبدیل که با اسامی دیگری چون هتلینگ(Hostelling Transform)، کارهانن-لو(Karhunen-Live Transform(KLT)) و بردار های ویژه نیز شناخته می شود،تبدیل بهینه در کارهای فشرده سازی و کاهش بعد است و خطای میانگین مربعات حاصل از فشرده سازی را کمینه می کند. هر چند این تبدیل به علت وابسته بودن به داده ورودی، جای خود را در الگوریتم های کاربردی و عملی، به تبدیل گسسته کسینوسی(Discret Cosine Transform(DCT)) داده است اما در صورت کافی بودن داده ورودی می تواند تبدیل بهینه را استخراج نماید.