dimensionality-reduction - 通过特定方法降维

Question

我正在使用本地二进制模式进行面部图像的特征提取。如何减少我的特征向量的维度？我应该使用哪种方法来减少特征？

标签： dimensionality-reduction

Answer 1

查看 SVD 分解。实际上，它将矩阵 M 替换为具有较低秩的新矩阵 Mk。

例如

import numpy as np
U, S, V = np.linalg.svd(lena_image)

这里 Mk 是这些矩阵的点积。

您可以将其视为仅保留最重要信息（提取特征）的压缩