基于PCA的特征提取

最新推荐文章于 2024-08-05 17:46:48 发布
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#图像处理 #matlab #算法

本文介绍了主成分分析(PCA)的基本原理及其在图像处理中的应用。PCA是一种用于低维表示的古老但可靠的算法，通过计算散布矩阵的特征向量和特征值来提取特征。文章还提供了一个快速PCA的MATLAB实现代码示例，用于将样本矩阵降维到指定维度。

图像处理方面的知识也学了一段时间了，总是光看理论的话，感觉联系不上实际，第一次把理论综合的实现出来，对这些理论的印象才感觉的更深刻，也能够为后续的学习打下良好的基础。

PCA是比较老的算法，但是可靠性挺好，对于我这种新手，练练手还是不错的。

下面开始对这些算法说一说我自己的理解，如果有不正确的地方还请各位牛人指点。

主成分分析(PCA)是多变量分析中一项很老的技术，源于通信理论中的K-L变换，它考虑的是对于d维空间中的n个向量X1,X2......Xn，如何在低维空间中进行表示，这需要对其空间进行变换。

变换具体的表示如下：



其中即为对样本的一种近似表示，是样本的均值，

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aalbertini的专栏
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02-24 3599
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一休
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