一、特征分解(手写word截图) 1 %%Matlab验证代码2 a=[1 2 3;2 1 3;3 3 6]3 [x,y]=eig(a) %%x矩阵每一列代表 lamda123 对应的特征向量4 diag(y) %% y矩阵的对角元素是对应特征值lamda123 二、 SVD分解和图像压缩 1 A = [1 2; 0 0; 0 0]2 [U, S, V] = svd(A); 和手动计算结果...
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下面是lda降维算法的matlab代码实现。 ``` function [W, y] = lda(X, labels, k) % 输入: % X:原始数据,每行代表一个数据点,每列代表一个特征。 % labels:原始数据的标签,每个元素代表该数据点的类别。 % k:降维后的维度。 % 输出: % W:投影矩阵。 % y:降维后的数据。 % 计算类别数和总样本...
train_label(cum_N(k)+1:cum_N(k+1))=k;end%% dimension reduction with LDA, HLDA, MMDA, WHMMDA, PLS-DA, and SDAdisp('1- LDA method')[para_lda, Z_lda] = lda_sldr(train_data, train_label, dim); % Linear discriminant analysis (LDA)disp('2- HLDA method')[para_hlda, Z_hlda...
第三步将所有样本点映射到低维空间中达到降维的目的 其原理解释可参考: http://www.doc88.com/p-50598151896.html R实现LLE算法包 R算法包 lle , 参考资料:https://cran.r-project.org/web/packages/lle/index.html Usage:lle(X, m, k, reg = 2, ss = FALSE, p = 0.5, id = FALSE, nnk = TRU...
FE之DR之线性降维:PCA/白化、LDA算法的数学知识(协方差矩阵)、相关论文、算法骤、代码实现、案例应用等相关配图之详细攻略 目录 PCA 1、PCA的数学知识 1、协方差矩阵计算 2、PCA算法相关论文
线性判别分析(LDA): LDA 是一种经典的降维算法,它通过最大化类间距离和最小化类内距离来找到最佳的投影方向。LDA 的步骤如下: 计算每个类别的均值向量和协方差矩阵。 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵。 计算广义特征值问题的解,得到投影矩阵。 将数据投影到低维空间中。
线性判别分析(LDA): LDA 是一种经典的降维算法,它通过最大化类间距离和最小化类内距离来找到最佳的投影方向。LDA 的步骤如下: 计算每个类别的均值向量和协方差矩阵。 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵。 计算广义特征值问题的解,得到投影矩阵。 将数据投影到低维空间中。