clear;clc;close all;
%%%%%%%%%%%%%%%%% 读取原图，并处理成二值图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
I=imread(‘tao.png’);I2=rgb2gray(I);
BW=im2bw(I2,0.9);
figure(1),subplot(1,3,1),imshow(I),title(‘原始图像’);
subplot(1,3,2)
转载
2024-04-25 16:39:11
62阅读
实验内容1.将LDA在训练样本上的低维表示结果可视化。 2.使用距离最短对测试样本进行分类。实验代码clear;clc;
%% 导入数据
load("train.mat");
x=train(:,1:4);
y=train(:,5);
load("test.mat");
x_test=test;
% *********************问题二*******************
% **
转载
2024-06-15 16:50:25
224阅读
今天同学让我帮忙制作一个人脸表情识别的样本库，其中主要是对人脸进行裁剪，这里用到了一个相对较新的Matlab人脸检测方法Face Parts Detection，网上百度了一下发现关于Matlab人脸检测的代码和资源并不多，故此专门撰写一篇博客来详细介绍这个人脸检测方法的用途。 一、下载对应的工具包 首先下载对应的工具包，matlab最方便的地方莫过于此了，直接下载、配置简单、并且可以查看
转载
2024-03-28 12:39:18
108阅读
1. LDA是什么线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式
转载
2024-05-20 16:39:26
155阅读
一，函数文件在matlab中，M文件分为脚本文件和函数文件。如果M文件的第一个可执行语句以function开头，那这个M文件就是函数文件。函数文件内定义的变量为局部变量，只在函数文件内部起作用，当函数文件执行完后，这些内部变量将被清除。本文介绍如何规范地编写一个函数文件。通常，函数文件由函数声明行、H1行、在线帮助文本区、编写和修改记录、函数主体等几个部分组成。格式如下：function 输出形参
转载
2024-04-28 14:37:13
35阅读
Matlab提供多种能够进行文件读写的函数，这些函数是Matlab语言的一部分，并不需要任何额外的工具箱的支持。文本文件Matlab中对文件的读写函数可以分为2大类：高级函数和低级函数。简单的说，高级函数的调用语法简单，方便使用；但是可定制性差，只适用某些特殊格式的文件类型，缺乏灵活性。在实际的使用中，很多人会推荐这样的一种选择原则：在读取文件时，尽量使用高级函数；在存写文件时尽量使用低级函数，因
作者：Kung-Hsiang, Huang编译：ronghuaiyang导读LDA是文档分类上的经典算法，如何应用到推荐系统上，大家可以看看。 Latent Dirichlet Allocation(LDA)是一种无监督发现语料库底层主题的主题建模算法。它已被广泛应用于各种领域，特别是在自然语言处理和推荐系统中。这篇博文将带你从LDA的概况介绍到详细的技术说明，最后我们将讨论LDA在推
转载
2024-08-23 16:21:52
37阅读
作者: Trustintruth突然高产了！！1.LDPC吗原理简述LDPC码(低密度奇偶校验码)的校验矩阵具有非常强的稀疏性，也就是校验矩阵里面“0”占了大多数，“1”的数量极少。“1”元素的分布非常稀疏，所以他是低密度的。下面我们来说校验矩阵，白话来说就是你收到的信息位和矩阵的每一行的每一个元素对应相乘再相加，最后得到(行数)个结果，如果各个结果都是0那么就通过了，也就是公式。为了达到这个，我
转载
2024-07-31 21:28:28
146阅读
目录LDA概念线性判别分析（LDA）-二分类LDA二分类过程举个例子线性判别分析-多分类LDA多分类过程Experiment 3: Linear Discriminant AnalysisLDA二分类讲解LDA二分类代码LDA多分类讲解LDA多分类代码 LDA概念线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）是一种有监督学习的降维方法，用于找到分隔两个或多个对象类的特征
主成分分析（收藏的能不能顺手点个赞啊，嘿嘿）主成分分析法(PCA)是一种高效处理多维数据的多元统计分析方法，将主成分分析用于多指标（变量）的综合评价较为普遍。笔者自从本科学习数学建模就开始接触该方法，但是一直没有系统地整理过，借这个机会总结一下，以备不时之需。该方法的基本思想是运用较少的变量去解释原始数据中的大部分变异，通过对原始数据相关矩阵内部结构关系的分析和计算，产生一系列互不相关的新变量。根
1 简介使用增强识别能力的低维特征表示对人脸识别系统是非常重要的.线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的分类方法.但是将LDA 直接用于人脸识别会遇到维数问题和"小样本"问题.人们经过研究通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于LDA 的人脸识别.本文对几种基于LDA 的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持,这些方法包括Eigenfaces,Fisherfaces,DLDA,
原创
2021-12-01 12:31:01
697阅读
1.LDA贝叶斯模型 LDA是基于贝叶斯模型的，涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”，“数据（似然）”和"后验分布"三块。其中：先验分布 + 数据（似然）= 后验分布 先验分布为：100个好人和
转载
2024-05-14 14:35:28
90阅读
最近项目中需要进行PCA降维,环境是MATLAB,但是在网上找了很多都是介绍PCA原理的,的确介绍的很仔细,但是我是一个工科狗,只是想最快查到用代码实现降维的方法而已,网上的对我来说太多了,因此在此做一个总结,出于对知识的 尊重,插两篇介绍的不错的PCA 原理文章,只是想实现pCA的大可不必看.下面开始介绍用MATLAB自带工具包函数pca(对应老版本函数princomp,在maltab里help
一、简介1 PCA1.1 数据降维降维的方法包括：主成分（PCA）、因子
原创
2022-04-08 09:47:16
997阅读
一、简介1 PCA1.1 数据降维降维的方法包括：主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、和独立成分分析（ICA）主成分分析：寻找向量，使各个样本到该向量的投影之和最小。因子分析：独立成分分析：1.2 PCA：目的是降维，降维的实际原理是最大化目标函数（数据投影后的方差最大）强推原理博文：https://blog.csdn.net/fendegao/article/details/80208723(1)假设有m个n维样本： {Z1,Z2,…,Zm}(2)样本中心 u 为： 所有样本观测值
原创
2021-11-08 13:39:36
931阅读
LDA全称是Latent Dirichlet Allocation。关于LDA的理论知识，可以参见如下参考维基百科。
原创
2022-10-20 10:34:27
736阅读
一、简介1 PCA1.1 数据降维降维的方法包括：主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、和独立成分分析（ICA）主成分分析：寻找向量，使各个样本到该向量的投影之和最小。因子分析：独立成分分析：1.2 PCA：目的是降维，降维的实际原理是最大化目标函数（数据投影后的方差最大）强推原理博文：https://blog.csdn.net/fendegao/article/details/80208723(1)假设有m个n维样本： {Z1,Z2,…,Zm}(2)样本中心 u 为： 所有样本观测值
原创
2021-11-08 13:40:56
1157阅读
在上一篇博文中提到了LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型，翻译成中文就是——潜在狄利克雷分配模型。今天进一步对其作简要介绍。需要注意的是，LDA也是有名的Linear Discriminant Analysis（线性判别分析）的缩写。LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主
转载
2024-01-18 14:03:12
144阅读
一、简介1 PCA1.1 数据降维降维的方法包括：主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、和独立成分分析（ICA）主成分分析：寻找向量，使各个样本到该向量的投影之和最小。因子分析：独立成分分析：1.2 PCA：目的是降维，降维的实际原理是最大化目标函数（数据投影后的方差最大）强推原理博文：
原创
2021-07-05 17:45:39
533阅读
一、简介1 PCA1.1 数据降维降维的方法包括：主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、和独立成分分析（ICA）主成分分析：寻找向量，使各个样本到该向量的投影之和最小。
原创
2021-07-05 10:01:38
504阅读
