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阅50 转0 评0 公众公开 09-09-12 11:30 |
32x32 Data File: contains variables ''fea'' and ''gnd''.The following matlab codes can be used to generate the training and test set:%===========================================fea_Train = fea(trainIdx,:);fea_Test = fea(testIdx,:);gnd_Train = gnd(trainIdx);gnd_Test = gnd(testIdx);This d... 阅809 转2 评0 公众公开 09-08-15 10:53 |
阅104 转0 评0 公众公开 09-08-11 15:03 |
U＝WX＝WAS 过程： (1)对输入数据进行中心化和白化预处理 X*=X-u 经过白化变换后的样本数据为 Z＝Wz X* (2)从白化样本中求解出解混矩阵W 通过优化目标函数的方法得到W (3)得到独立的基向量U U＝WX 应用：表情分类 得到基向量U后，任何一个样本可用U的线性组合来表示。 阅405 转5 评0 公众公开 09-08-11 01:09 |
独立成分分析（ICA）独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）是近年来出现的一种强有力的数据分析工具（Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E, 2001; Roberts S J, Everson R, 2001）。ICA是一种用来从多变量（多维）统计数据里找到隐含的因素或成分的方法，被认为是主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和因子分析（Facto... 阅1774 转14 评0 公众公开 09-08-11 01:06 |
Linear discriminant analysis: Information fro... 阅70 转0 评0 公众公开 09-08-10 21:54 |
%矩阵的特征值 %eigenvalues =flipud(sort(diag(D))); % 对特征值按逆序排序 [eigD,IX]=sort(diag(D),''descend''); % 特征向量矩阵按特征值的调整作对应调整 eigE(:,1:length(IX))=E(:,IX);% disp(''协方差矩阵的特征值:'');disp(eigD); disp(''协方差矩阵对应于特征值的特征向量(列)矩阵:''... 阅646 转20 评0 公众公开 09-08-09 17:22 |
主元分析(PCA)理论分析及应用 主元分析(PCA)理论分析及应用什么是PCA?据人脸识别的例子来说，数据源是20幅不同的人脸图像，PCA方法的实质是寻找这些图像中的相似的维度，因为人脸的结构有极大的相似性（特别是同一个人的人脸图像），则使用PCA方法就可以很容易的提取出人脸的内在结构，也及时所谓"模式"，如果有新的图像需要与原有图... 阅888 转15 评0 公众公开 09-08-09 17:08 |
