1樓：匿名使用者
一組資料經過pca後可以按順序得到最具代表性的維度。
舉個例子來說吧： 有一組人的身高 h，體重 w。
這樣樣本資料就為(h1,w1), (h2,w2) .... (hn,wn).
然後如果執行了pca後，資料變為(a1,b1), (a2,b2) ... (an, bn)。
同樣是兩個維度，那麼a代表什麼呢？ a代表最有可能的身高體重比。
比如說這組資料的最小二次方身高體重比為1/0.6 (身高每增加1cm,體重增加 0.6斤）
那麼假設第一個人身高體重為 h1 = 100cm, w1 = 61.5斤。
那麼做pca後 a1大概等於100, a1 本身就表達了這個人身高100釐米，體重60斤。
那麼b1裡包含的資訊就剩下的噪聲(即δh1 = 0 δw1 = 1.5)。
那麼，如果你只取了所有ai的資訊，實際上就去掉了bi裡面的噪聲。
在實際的應用中，通常資料的維度都會比較大，上面的例子是2維，實際情況可能是幾百上千維，那麼去噪時可以取前幾十維，視情況而定。
2樓：衡新珍
影象中的噪聲會妨礙人們對影象的理解，而影象去噪的目的就是去除影象中的噪聲，提高人們對影象的認識程度，以便對影象作進一步地處理。本**的主要工作就是對影象的去噪方法進行了一定的介紹，並對其中的一些去噪演算法作了進一步地研究，給出了幾種新的影象去噪演算法，在實驗中這幾種新的演算法也取得了比較理想的去噪效果。
本文為了去除影象噪聲，保留影象的邊緣特徵，提高峰值訊雜比psnr，最終得到清晰的重構影象，進行了研究改進.傳統的去噪方法沒有區分小波變換後高頻部分中噪聲資訊和邊緣特徵資訊，所以雖然能去除影象中的噪聲，但是不能較完全的保留影象的邊緣資訊。針對這一缺點，本文首先對影象進行邊緣檢測。
通過小波邊緣檢測方法確定邊緣特徵點的位置。在對小波變換後的各高頻子帶進行閨值處理時，保持非邊緣特徵點所在位置的小波係數在值去噪時不變，只對邊緣點小波係數進行處理。這樣就能既有效地去除噪聲資訊又能保留好邊緣特徵資訊。
理論分析和實驗結果表明，與傳統的去噪方法相比，本文方法能較好的保留影象的邊緣資訊的保留影象的邊緣資訊，並且提高了影象的峰值訊雜比。
pca為什麼要資料預處理除標準差
3樓：因果是非繩
例如：一篇10000字的文章，你經過pca處理後得到3000字的精華。現在你的提問是：
如何根據這3000字恢復10000字的文章看你這樣做有何意義看你辛辛苦苦去蕪存菁得到3000字，為何還要想恢復是10000字呢看以上只是舉例說明，其實pca翻譯就就主成份分析，即提取一個矩陣的主要成分來代表整個矩陣，這樣針對這個代表矩陣，後續處理量就小很多了，處理速度就更快了，它可不是壓縮還原演算法，可心還原到原來的矩陣。
pca是什麼意思
4樓：掛不掛不掛哇
pca即主成分分析技術，又稱主分量分析。主成分分析也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多指標轉化為少數幾個綜合指標。
在統計學中，主成分分析pca是一種簡化資料集的技術。它是一個線性變換。這個變換把資料變換到一個新的座標系統中，使得任何資料投影的第一大方差在第一個座標(稱為第一主成分)上，第二大方差在第二個座標(第二主成分)上，依次類推。
主成分分析經常用於減少資料集的維數，同時保持資料集的對方差貢獻最大的特徵。這是通過保留低階主成分，忽略高階主成分做到的。這樣低階成分往往能夠保留住資料的最重要方面。
但是，這也不是一定的，要視具體應用而定。
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