在MATLAB中实现PCA分析,提取主成分: 加载数据集并进行PCA分析: matlab load('data.mat'); % 假设数据集保存在data.mat文件中 [coeff, score, latent] = pca(X); 提取主成分:根据特征值的大小选择主成分,通常选择累计贡献率达到一定阈值(如85%)的主成分数量: matlab explainedVariance = diag(latent) / ...
[coeff,score,latent,tsquared,explained,~] = pca(z); % 模型测试 Y = (Y - mu)./sigma;% 测试数据标准化处理 score_test = Y/coeff';% PCA变换 ## 仅去中心化(x-mu)(默认) 1 2 3 4 5 % 模型训练 [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X); % 模型测试 score_test = (Y...
X = [img1(:), img2(:)]; 步骤3:执行PCA 使用MATLAB内置的pca函数对拼接后的数据矩阵进行主成分分析。 [coeff, score, latent] = pca(X); coeff 是主成分系数,即特征向量。 score 是主成分得分,即原数据在新坐标系统中的坐标。 latent 是各主成分的方差。 步骤4:选择主成分并重构图像 根据latent选择...
它包括特征选择、特征提取和特征变换等步骤。特征选择可以通过相关性分析、主成分分析(PCA)等方法来进行;特征提取可以使用傅里叶变换、小波变换等方法;特征变换则包括标准化、归一化等。MATLAB提供了丰富的函数和工具箱来支持特征工程。 % 相关性分析 corrMatrix = corr(data); % 主成分分析(PCA) [coeff, score, ...
解释: 有时候输出的coeff(映射矩阵p-by-p)过大, 而且是没有必要的(因为我们要降维),所以可以只输出coeff(以及score,latent)的前d列, d是数据集的自由度,数据集没NAN的时候d=n-1; 具体的解释见matlab.总之如果将看见完整的PCA结果,可以设置为false. ...
[coeff, score, latent] = pca(facesTrain); 训练分类器 提取特征后,接下来需要训练一个分类器来识别不同的人脸。MATLAB中的fitcecoc函数可以用于训练多类分类器,适用于人脸识别场景。 % 假设labels为对应图像集的标签 t = fitcecoc(score, labels); 人脸识别与测试 最后,使用训练好的分类器对新的人脸图像进行测...
PCA在matlab中的实现举例 以下资料来自matlab的help,翻译和注解部分由笔者添加:(重点部分添加了翻译!) princomp---函数名称 Principal component analysis (PCA) on data Syntax---函数调用语法 [COEFF,SCORE] = princomp(X) [COEFF,SCORE,latent] = princomp(X) [COEFF,SCORE,latent,tsquare] = princomp(X...
在Matlab中,pca函数用于执行PCA操作。其语法如下: [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X) 其中,X表示输入的数据矩阵。接下来,让我们逐个解释每个输出变量的含义和用法。 1. coeff:主成分系数矩阵 coeff是一个大小为[p,p]的矩阵,其中p是原始数据矩阵X的列数。每一列是一个主成分向量,按照特征...
Step 2: 提取主成分 代码如下：[coeff,score,latent]=princomp(gj);cumsum(latent)/sum(latent)num=...
计算PCA的时候,MATLAB自动对列进行了去均值的操作,但是并不对数据进行规格化,如果要规格化的话,用princomp(zscore(X))。另外,如果直接有现成的协方差阵,用函数pcacov来计算。 [COEFF,SCORE] = princomp(X) 返回的SCORE是对主分的打分,也就是说原X矩阵在主成分空间的表示。SCORE每行对应样本观测值,每列对应一个...