Howtosignalprocessing
- Dapatkah PCA digunakan untuk ekstraksi fitur?
- Bagaimana PCA Bekerja dalam Ekstraksi Fitur Gambar?
- Apa itu ekstraksi fitur PCA?
- Bagaimana cara memilih komponen PCA?
Dapatkah PCA digunakan untuk ekstraksi fitur?
Analisis Komponen Utama (PCA) adalah teknik transformasi linier yang tidak diawasi yang terutama digunakan untuk ekstraksi fitur dan pengurangan dimensionalitas.
Bagaimana PCA Bekerja dalam Ekstraksi Fitur Gambar?
PCA adalah metode penting untuk ekstraksi fitur dan representasi gambar. Di PCA, transformasi matriks gambar terjadi menjadi vektor dimensi tinggi dan matriks kovariansnya diperoleh mengonsumsi ruang vektor dimensi tinggi.
Apa itu ekstraksi fitur PCA?
PCA adalah teknik reduksi dimensi yang memiliki empat bagian utama: kovarians fitur, komposisi eigendek, transformasi komponen utama, dan memilih komponen dalam hal varian yang dijelaskan.
Bagaimana cara memilih komponen PCA?
Pendekatan yang diterapkan secara luas adalah memutuskan jumlah komponen utama dengan memeriksa plot scree. Dengan mengamati plot scree, dan mencari titik di mana proporsi varian yang dijelaskan oleh setiap komponen utama berikutnya turun. Ini sering disebut sebagai siku di plot scree.
