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图像数据的scikitlearn PCA
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<p>我尝试在一个图像数据集上执行PCA,每个图像的大小为224x224x3,每个图像有100.000个。在</p> <p>我希望将这些图像投影到一个1000维的空间中(或者在它周围的某个地方)。在</p> <p>我在我的笔记本电脑(16gb内存,i7,没有GPU)上做这个,并且已经设置了<em>svd_solver='randomined'</em>。在</p> <p>然而,合身需要永远。是数据集和图像尺寸太大了,还是我可以使用一些技巧?在</p> <p>谢谢!在</p> <p>编辑:</p> <p>代码如下:</p> <pre><code>pca = PCA(n_components=1000, svd_solver='randomized') pca.fit(X) Z = pca.transform(X) </code></pre> <p>X是一个100000 X 150528矩阵,其行表示平坦图像。在</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>你可以试着</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>svd_solver="svd_solver" </code></pre> <p>训练应该快得多。 您也可以尝试使用:</p> ^{pr2}$ <p>哪个更具可扩展性 最后的解决方案可能是将图像转换为黑白图像,将维数减少3,如果您的任务不是颜色感知的(例如光学字符识别),这可能是一个很好的步骤</p>
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