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...
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...
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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...
在现代数据科学中,降维是一项重要的任务。当我们处理高维数据时,降维可以帮助我们减少特征的数量,提高计算效率,并且可以更好地可视化数据。在本篇博文中,我们将介绍几种常用的监督线性降维算法,并提供使用 MATLAB 实现这些算法的代码合集。 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...
在现代数据科学中,降维是一项重要的任务。当我们处理高维数据时,降维可以帮助我们减少特征的数量,提高计算效率,并且可以更好地可视化数据。在本篇博文中,我们将介绍几种常用的监督线性降维算法,并提供使用 MATLAB 实现这些算法的代码合集。 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...