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pca sparse coding #02

PCA를 MATLAB으로 실습해보기 위하여 가장 많이 접하는 방법이 얼굴을 인식하여 복원하는 과정이다. 위와 같은 얼굴사진 1,000장을 Database로 가지고 있다고 가정해보자. 각각의 이미지가 100 x 100 의 크기를 가진다면 이를 concatenation 하여 10,000 x 1의 크기로 만들 수 있고, 이는 차원이 10,000인 데이터라고 할 수 있다. (즉, 각각의 이미지들은 차원이 10,000인 공간에서 하나의 점으로 볼 수 있다.) 이런 데이터들이 1,000장 있다면 이들을 가장 잘 분류 할 수 있는 차원이 있을 것이다. 이를 찾기위하여 1,000개의 데이터들에 대하여 PCA를 수행한다면, 차원의 갯수 10,000만큼의 주성분 벡터들을 얻을 수 있고 각각의 주성분 벡터들을 100 x 1..
PCA, Sparse Coding 2017. 1. 17. 15:41
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