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我试图旋转我的点云，使最不重要的PCA分量与z轴对齐，但收效甚微。我首先计算PCA分量 U, S, Vt = np.linalg.svd(vertices - vertices.mean(axis=0), full_matrices=False) 但我在构造旋转矩阵时遇到了麻烦
浏览 45提问于2021-04-15得票数 0
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我有一个数据集，并希望使用PCA来减少特征，但是在互联网上进行了一些研究之后，我对减少维度和特征感到困惑。举个例子，我有一个50行10列的数据集，如果我使用PCA，它将减少50x5 (例如)或50x10的数据集，而只是删除了一些维度？我想在MATLAB中完成它，并且希望使用PCA函数，而不想自己编写PCA函数。
用MATLAB中的PCA参数来减少特征量是什么？很多参数让我很困惑。
浏览 0提问于2019-04-23得票数 0
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我有图像中显示的向量，结果是一个双分量PCA来收集形状的方向(图片中的形状被裁剪了，因为我只需要在形状的这一部分上的宽度为红色)。我不知道如何将点旋转到原点，或者如何将点投影到直线上，然后通过计算从最小到最大的核距离来计算宽度。 如何获得一组不与轴对齐的点的宽度？
浏览 9提问于2020-11-06得票数 0
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从数据库中提取的数据集由50多个列组成，我将这些列称为_dimension_s，可以称之为_dimension_s吗？我之所以不使用PCA算法，是因为我想实现神经网络分类，而且我需要实际的参数。
请评论一下，任何批评都是受欢迎的。
浏览 0提问于2017-03-21得票数 1
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当我们谈到PCA时，我们说我们用它来降低数据的维数。我有二维数据，使用PCA将维数降到一维.第一个组件将以这样的方式捕获最大方差。第一组分最大是什么意思？变异？另外，如果我们取三维数据并将其维数降为2-d，那么第一分量将沿x轴或y轴建立最大方差？
浏览 2提问于2022-06-15得票数 5
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目前，我正在阅读the可视化技术，有人提到，使用主成分分析可视化高维数据的缺点之一是，它只保留大的两两点之间的距离。意思是，在高维中相距很远的点在低维时也会出现很远的距离，但除此之外，所有其他点的距离都会被扭曲。非常感谢!
浏览 5提问于2015-10-13得票数 3
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四元数相机在固定高度上的转换
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然而，我希望相机保持在一个固定的高度在Y轴(假设相机永远不会是“倒转”，因为它可能不会旋转过去查看垂直向上或向下Y轴)。
简单地说，我希望相机的行为方式类似于RTS游戏中的摄像机，比如命令和征服。
浏览 0提问于2011-04-01得票数 1
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PCA优先还是归一化优先？
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标准化data -> PCA ->训练 PCA ->归一化PCA输出->训练 归一化数据-> PCA ->归一化PCA输出->训练 以上哪一项更正确，还是预处理数据的“标准化”方法？
浏览 473提问于2012-04-12得票数 23
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在使用PCA之前，我想知道如何才能对自己的特征进行加权。我是说某种程度上加权PCA。因为我知道其中一个特性比其他特性更好，并希望在创建组件时重视它(不可能只选择该特性)。我也应该有别人的影响)
浏览 0提问于2016-06-20得票数 3
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首先，很抱歉问了一个可能是初学者的问题，但我不明白pca似乎和特征选择是一样的，但是当我在网上搜索时，它们似乎是不同的。人们通常说的是用于降维的PCA和用于特征选择的特征选择。
浏览 0提问于2021-02-18得票数 0
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参考我另一个question上的答案，我尝试将两个点云投影到它们的特征向量上。 我使用的是c++和PointCloudLibrary。不幸的是，我找不到一个好的PCA类文档。当model_cloud是我的点云时，我尝试了以下方法来做这个项目： pcl::PCA<pcl::PointNormal> pca;pcl::PointCloud<pcl::PointNormal> projection;
pca
浏览 98提问于2020-01-03得票数 2
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我试着通读PCA，发现其目标是最大化方差。我不太明白为什么。对其他相关主题的任何解释都会有所帮助
浏览 0提问于2012-09-13得票数 18
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内插旋转物体
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注:我说的不是插值实际旋转，而是旋转物体假设我有一个物体从左向右移动。使用下面的代码(与内插)，它移动良好和顺利。Render方法在它的“呈现”x和y坐标处绘制sprite诸若此类
所以正如你所看到的，它是旋转的，不是围绕它所画的坐标，而是在它的实际坐标上我不能围绕它的渲染坐标旋转它，因为旋转是在逻辑更新中完成的，而不是在呈现调用期间完成的，因此，它将围绕它‘旧的’渲染位置旋转，而不
浏览 0提问于2014-09-08得票数 1
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我正在使用以下简单代码对(28个特征+1个类标签)和11M行(样本)的数据集执行PCA：import pandas as pd, sep=',', header=None)
df_features = df.drop(df.columns[0], axis=1)pca.fit(df_features.values)
prin
浏览 0提问于2018-08-05得票数 1
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将以(0，0，0)为中心的负Z轴对齐以指向此向量的方向，最简单的方法是什么？使用OpenGL的例子是受欢迎的，但不是必须的。
浏览 4提问于2008-10-11得票数 4
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下面的图像显示，目标面和模板面沿不同的方向排列(目标面大致沿x轴，模板面大致沿y轴)。% PCA for the target face
targetFaceptfmt = pointCloud(targetFace
浏览 0提问于2019-04-29得票数 2
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我是python新手，这些天我正在学习PCA分解，当我使用explained_variance_ratio_时，我发现默认情况下结果是按如下方式排序的：这是我以前的手术：new_df = df.dro
浏览 0提问于2018-09-11得票数 3
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PCA分析来得到方向(θ)。我尝试过其他星座(SIFT，SURF，模板匹配)，但是这种方法似乎能给出最好的效果。
这只是一个布尔运算符的问题，我可以手动翻转方向，如果我只是得到一个信号这样做。
浏览 4提问于2015-02-25得票数 0
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目标：给出两个三维向量，旋转一个盒子，在两个矢量之间生成Vector3.Lerp(A, B, 0.5f)，这样它就与顶点定义的直线对齐了。一个想法是以某种方式获取两个顶点的交叉向量，并使用Quaternion.LookRotation()或四元数对齐方法将Quaternion.LookRotation()与它对齐，但是由于我对所有这些都相当陌生
浏览 1提问于2019-03-01得票数 1
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