安源

Attempt to execute SCRIPT *** as a function问题：在运行MATLAB程序的时候，出现如题的报错。原因：在系统中，现有的.m文件有的与***函数重名，所以matlab编译器不知道在遇到***的时候到底该执行哪一个函数。例如：我编写了一个.m文件，命名为：fft2.m.用于实现通过频域分析提取图像的纹理特征。

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

-------------------------------------------------Undefined function or variable 'W'.Error in classify (line 18)xNewFace = xNewFace*W; % 经过pca变换降维Error in GUIRecgFaceImage (line 3)nClass = cl

程序中采用的数据集是ORL人脸库，该人脸库共有400副人脸图像，40人，每人10幅，大小为112*92像素，同一个人的表情，姿势有少许变化。程序的流程主要分为三部分，数据的预处理(PCA降维和规格化)，数据的训练阶段，数据的识别阶段数据的预处理的流程图如下：数据的训练流程图如下：识别流程：下面贴上一些matlab的实现代码

本文主要内容引自http://linux.chinaitlab.com/administer/872894.html笔者在此基础上进行运行，修改得到以下内容，希望大家给与补充：textread基本语法是：    [A,B,C,…] = textread（filename,format）    [A,B,C,…] = textread（filename,format,N）其中

（1）核函数发展历史    早在1964年Aizermann等在势函数方法的研究中就将该技术引入到机器学习领域，但是直到1992年Vapnik等利用该技术成功地将线性SVMs推广到非线性SVMs时其潜力才得以充分挖掘。而核函数的理论则更为古老，Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernel Hilbert Space, RKHS)研究是在20世纪4

matlab的图形窗口每次背景都是灰色的，而我希望每次都是白色的背景，方便用图；每次总是需要添加figure('color','w');或者figure('color',[1 1 1])或者set(gcf,'color','w');很不方便。正确用法：在matlab命令框里面输入  set(0,'defaultfigurecolor','w') 一切OK！

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