PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)是一种常用的数据降维技术,用于将高维数据映射到低维空间。在进行PCA时,可能会出现返回空的coeff值和Score的情况,...
for i in range(n): plt.arrow(x=0, y=0, dx=coeff[i, 0], dy=coeff[i, 1], color="#000000", width=0.003, head_width=0.03) plt.text(x=coeff[i, 0] * 1.15, y=coeff[i, 1] * 1.15, s=labels[i], size=13, color="#000000", ha="center", va="center") plt.axis("square...
clc clear all close all %% 生成数据点 % rng('default'); n = 300; data = [randn(n, 2)*0.85+ones(n, 2); randn(n, 2)*0.85-ones(n, 2)]; center = mean(data); %% PCA [coeff, ~, latent, ~, ~] = pca(data); % r1 r2 为自定义的向量大小参数(模) r1 = 6; r2 = 3; ...
COEFF是一个p行p列的矩阵,每一列包含一个主成分的系数,列是按主成分变量递减顺序排列。(按照这个翻译很难理解,其实COEFF是X矩阵所对应的协方差阵V的所有特征向量组成的矩阵,即变换矩阵或称投影矩阵,COEFF每列对应一个特征值的特征向量,列的排列顺序是按特征值的大小递减排序) princomp centers X by subtracting o...
fused_img = reshape(coeff2 * fused_score', size(img1,1), size(img1,2), 3); % 注意使用coeff2进行逆变换 fused_img = uint8(fused_img * 255); % 转换回原始数据类型 % 显示融合结果 figure; imshow(fused_img); title('融合后的图像'); 五、实际应用与前景 PCA图像融合技术在多个领域有着...
coeff:为PCA变换系数,也称为loadings。 score:为PCA变换后的主成分(潜变量)。 latent:这里指的是各个主成分解释的方差。 tsquared:Hotelling's T-squared统计量(等价于潜变量的马氏平方距离,即mahal(score,score)) explained:指的是每个主成分解释的方差所占百分比。
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选择前几个最大的主成分(通常根据方差贡献率决定),并用这些主成分重构图像。 % 选择前k个主成分 k = 2; % 示例中选择2个主成分 reconstructed = score...
太多的特征会增加模型的复杂性和过拟合，而太少的特征会导致模型的拟合不足。将模型优化为足够复杂以使...
[coeff,score,latent]=pca(A) 代码中矩阵A就是本文例子中的矩阵A,每行代表一个样本,每列代表一个维度;coeff就是例子中的特征向量拼成的矩阵B;score就是例子中降维后最终得到的矩阵P(这玩意就是补充里样本的PC1 PC2之类的东西,好像叫做主成分得分);latent是第②步里的矩阵A的协方差矩阵。
当处理输入数据矩阵X（n*p维特征，n个样本）时，利用MATLAB的PCA（主成分分析）工具进行降维，需理解几个关键点：首先，n代表观察样本数量，而p则是特征维度。在MATLAB的pca函数中，[coeff,score,latent]的返回值含义为：coeff是p*p的矩阵，由协方差矩阵的特征向量构成，同时也是变换矩阵，用于将原始数据...