主成分分析

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主成分分析(Principal Component Analysis)とは、多変量からなるベクトルデータの集合から、多変量軸(多変量空間)から、ベクトルデータの分布がより大きくなる軸を主軸として求める手法である。

Fig-PCA.png

主成分分析の実行例

画像毎の主成分分析

主にmrcImagePCAを使用して、複数画像の分類を実施する。


Input-PCA.png
10通りの回転画像に10通りのノイズをそれぞれ掛けている。(計100個)