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22、Mnist数据集下PCA降维与KNN分类_PCA降噪与特征脸
不降维直接KNN分类 时间复杂度非常高
使用PCA降维后（784维--->87维），
KNN预测耗时从原来的11min 21s降到1min 10s
预测准确率从0.9657 到 0.9699 反而提高了
（时间复杂度与空间复杂度 都得到极大的优化：PCA的威力）
PCA：降维的同时降噪 22、PCA降噪-for-Noise-Reduction
22、特征脸-Eigenface：
对原始数据进行PCA降维（pca = PCA(svd_solver='randomized')）
则生成的前k（k=n）个主成分形成的矩阵（N*n）就是特征脸
ipynb文件在附件，可提供下载！
视频教程请参考：http://www.ai111.vip/thread-349-1-1.html
东方老师微信：dfy_88888
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22、Mnist数据集下PCA降维与KNN分类.ipynb
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22、PCA降噪-for-Noise-Reduction.ipynb
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22、特征脸-Eigenface.ipynb
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发表于 2019-10-12 22:43:56
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发表于 2019-12-22 16:51:04