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主成分分析 (pca)

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Ji Wang
Ji Wang

主成分分析（PCA）のアルゴリズムを簡単にまとめたもの

EducaciónTecnología
1 de 11
Principal Component Analysis (PCA) 八島研究室 王 冀
PCAとは  Principal ―― 主な，主要な; 第一の  Component ―― 構成要素，成分  Analysis ―― 分析，解析; 分解 PCA >> 主成分分析
問題１  右の図にある点群 （青い楕円）を何 を基準と分類すれ ばいいのか？
解答  分散  なぜ分散を基準とするのか？  どの軸への射影の分散が最大か？
解答
PCAとは  分布がもっとも集中している軸（ベクトル）方向を 主成分軸（ベクトル）と呼ぶ．  主成分軸を「分散最大基準」で定義する Analysis ―― 分析？
主成分分析の流れのイメージ 
共分散行列とは？  n個の画像ベクトルXiから共分散 行列Cを計算する場合  平均ベクトルmを求める  各ベクトルから平均ベクトルを引 く  分散の計算
共分散行列Cの固有値問題
ソース画像 4 人 の 顔 画 像 5 枚 づ つ
結果画像―固有顔 分 散 最 大 基 準

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