matlab 中自帶的函數就不必懷疑。 princomp:principal componet analysis (PCA). [COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X); 參數: %%%%%%%%%%%%%%%%%% INPUT: X是數據:n*p ...
我接觸princomp函數,主要是因為實驗室的項目需要,所以我一接觸的時候就希望快點學會怎么用。 項目中需要利用PCA算法對大量數據進行降維。 簡介:主成分分析 Principal Component Analysis , PCA 或者主元分析。是一種掌握事物主要矛盾的統計分析方法,它可以從多元事物中解析出主要影響因素,揭示事物的本質,簡化復雜的問題。計算主成分的目的是將高維數據投影到較低維空間 ...
2014-04-26 19:38 0 4979 推薦指數:
matlab 中自帶的函數就不必懷疑。 princomp:principal componet analysis (PCA). [COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X); 參數: %%%%%%%%%%%%%%%%%% INPUT: X是數據:n*p ...
function [V,S,E]=princa(X) [m,n]=size(X); %計算矩陣的行m和列n %-------------第一步:標准化矩陣-----------------% ...
用於學習記錄: matlab函數的pca函數的輸入參數除了數據集X還有10個 數據集X(每行為一個樣本,行數為樣本數)- coeff = pca(X)- coeff = pca(X,Name,Value)- [coeff,score,latent] = pca(___)- [coeff ...
前言 在前面的博文PCA算法學習_1(OpenCV中PCA實現人臉降維)中已經初步介紹了PCA算法的大概流程及在人臉降維上面的應用。本文就進一步介紹下其理論基礎和matlab的實現(也是網上學者的代碼)。 開發環境:Matlab2012a 基礎 假設X是一個 ...
基於PCA人臉識別算法的Matlab實現 最近在做人臉識別的項目,一直用別的接口也不是辦法,找點論文 'Eigenface' Face Recognition SystemWritten by: Amir Hossein Omidvarnia This package ...
PCA(主成分分析)算法,主要用於數據降維,保留了數據集中對方差貢獻最大的若干個特征來達到簡化數據集的目的。 實現數據降維的步驟: 1、將原始數據中的每一個樣本用向量表示,把所有樣本組合起來構成一個矩陣,通常需對樣本矩陣進行處理,得到中性化樣本矩陣 2、求樣本矩陣的協方差矩陣 3、求協方差 ...
基於人臉年識別算法PCA的另一個matlab工程 媽媽再也不用擔心我的人臉識別算法, 但是怎么移植到嵌入式系統上, 要用C重構的話, 我選擇死亡。 main.m clear all clc close all database=[pwd '\ORL'];%使用的人臉庫 ...
主成分分析經常被用做模型分類時特征的降維,本篇首先介紹PCA的步驟,並根據步驟撰寫對應的MATLAB代碼,最后指明使用PCA的步驟。 我們在做分類時,希望提取的特征能夠最大化將數據分開,如果數據很緊密,模型就比較難將其分開,如果數據比較離散,那么就比較容易分開,換句話說,數據越離散,越容易分開 ...