Advertisement

MATLAB-Kernel-PCA：使用训练数据进行PCA并投影新数据的MATLAB实现 - matlib开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这是一个用于执行核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, Kernel PCA）的MATLAB工具箱。它基于matlib项目，提供了用训练集进行PCA计算，并能将新的数据点映射到已有的特征空间中的功能。此实现为高维非线性数据分析提供了一个有效的手段。 KernelPca.m 是一个 MATLAB 类文件，可以让您用简短的代码实现以下三个功能： 1. 使用三种核函数（高斯、多项式、线性）拟合训练数据以构建核PCA模型。 2. 利用已建立的 PCA 模型对新数据进行投影。 3. 确定贡献比例。 有关更多详细信息，请参考 GitHub 页面。 【使用示例】 假设您有一个训练数据集“X”和一个测试数据集“Xtest”。您可以按照以下步骤操作： - 使用 X 训练PCA模型：`kpca = KernelPca(X, gaussian, 2.5, AutoScale, true);` - 利用拟合的模型对 X 进行投影： `projected_X = project(kpca, X, 2);` - 使用已训练好的模型对测试数据集进行投影：`projected_Xtest = project(kpca, Xtest, 2);` 以上步骤展示了如何使用 KernelPca.m 文件来执行核PCA分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB-Kernel-PCA：使用训练数据进行PCA并投影新数据的MATLAB实现 - matlib开发
    优质
    这是一个用于执行核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, Kernel PCA）的MATLAB工具箱。它基于matlib项目，提供了用训练集进行PCA计算，并能将新的数据点映射到已有的特征空间中的功能。此实现为高维非线性数据分析提供了一个有效的手段。 KernelPca.m 是一个 MATLAB 类文件，可以让您用简短的代码实现以下三个功能： 1. 使用三种核函数（高斯、多项式、线性）拟合训练数据以构建核PCA模型。 2. 利用已建立的 PCA 模型对新数据进行投影。 3. 确定贡献比例。 有关更多详细信息，请参考 GitHub 页面。 【使用示例】 假设您有一个训练数据集“X”和一个测试数据集“Xtest”。您可以按照以下步骤操作： - 使用 X 训练PCA模型：`kpca = KernelPca(X, gaussian, 2.5, AutoScale, true);` - 利用拟合的模型对 X 进行投影： `projected_X = project(kpca, X, 2);` - 使用已训练好的模型对测试数据集进行投影：`projected_Xtest = project(kpca, Xtest, 2);` 以上步骤展示了如何使用 KernelPca.m 文件来执行核PCA分析。
     
  • 使用Matlab进行CNN的数据集训练
    优质
    本项目利用MATLAB平台实现卷积神经网络（CNN）对特定数据集的训练过程，旨在优化模型性能并提升图像识别精度。 用于简单的CNN图像识别的数据集包含了各类图片样本，旨在帮助用户快速上手并理解卷积神经网络的基本应用与原理。这些数据集经过精心挑选和预处理，适合初学者进行实验和学习使用。通过利用这些资源，开发者可以构建出能够对常见对象或场景进行分类的简单模型，并在此基础上进一步优化和完善其性能。
     
  • 使用 MATLAB 对 iris 数据集执行 PCA 分析
    优质
    本项目利用MATLAB软件对经典的Iris数据集进行主成分分析（PCA），旨在探索数据降维及特征提取的有效方法。 Matlab PCA的m文件使用的是Iris数据集，这是一个常用的分类实验数据集，由Fisher在1936年收集整理而成。我的这个数据集是txt格式，在matlab下可以直接通过“load(iris.txt)”命令加载。 该数据集中包含了三种不同类型的鸢尾花共50个样本的数据。其中一种类型与其他两种类型可以线性区分，而后两者之间是非线性可分的。数据集共有五个属性： - 花萼长度（Sepal.Length），单位是cm； - 花萼宽度（Sepal.Width），单位是cm； - 花瓣长度（Petal.Length），单位是cm； - 花瓣宽度（Petal.Width），单位是cm； - 种类：Iris Setosa、Iris Versicolour 和 Iris Virginica。
     
  • 使用MATLAB的PCA函数实现降维
    优质
    本简介介绍如何利用MATLAB内置的PCA（主成分分析）函数进行数据降维，涵盖基本参数设置、代码编写及结果解析。 最近处理的数据特征较多，导致分类不够准确，因此我学习了两天的PCA，并查阅了许多资料。整理了一些博主提供的伪代码并将其转化为matlab程序，然后使用matlab自带的pca函数进行计算，通过对比两种方法的结果来验证准确性。我已经将程序准备好，只需要导入自己的数据就能运行。
     
  • MATLAB使用PCA函数实现降维.rar
    优质
    本资源提供了利用MATLAB软件中的PCA（主成分分析）函数进行数据降维的具体操作方法和示例代码，适用于科研与工程数据分析。 整理了各位博主的伪代码，并利用MATLAB自带的PCA函数进行计算，比较两种方法的效果。编写了一个程序，只需导入自己的数据就能运行。
     
  • PCA-CSIFT特征：利用PCA-CSIFT进行图像特征提取-MATLAB开发
    优质
    本项目采用PCA-CSIFT算法实现高效的图像特征提取，在MATLAB平台上开发，适用于图像检索与匹配等领域。 该图像特征是基于 Y. Ke 和 R. Sukthankar 在 2004 年的计算机视觉和模式识别研究中提取的。在此之前，图像经过了颜色不变性处理，采用了 CSIFT 方法：一种包含颜色不变特性的 SIFT 描述符（Abdel-哈基姆, AE; Farag, AA，在 IEEE 计算机学会 2006 年会议上的计算机视觉和模式识别论文）。
     
  • PCA算法的MATLAB实现及实例原始数据
    优质
    本项目介绍并实现了主成分分析（PCA）算法在MATLAB中的应用，并通过具体实例展示了如何处理和分析原始数据。 可由MATLAB实现的PCA算法实例，并附有原始数据。通过调试得到的效果图非常出色。
     
  • 使用Yale人脸数据和PCA进行降维处理
    优质
    本项目采用耶鲁大学面部图像数据库，通过主成分分析方法实现特征降维，旨在优化人脸识别算法的效率与准确性。 一次课程实验作业要求使用人脸数据集进行降维处理，并展示降维后的图像。
     
  • MATLAB开发——利用代数重建技术进行图像重建 from 投影数据
    优质
    本项目运用MATLAB软件和代数重建技术(ART)对从投影数据中获取的信息进行处理与分析，实现高质量的图像重建。 在MATLAB开发过程中使用代数重建技术从投影数据重建图像。参考文献：www.dtic.upf.edu/~afrangi/ibi/restructionfromprojects.pdf中的相关内容。
     
  • PCA的MATLAB函数
    优质
    本文章详细介绍了在MATLAB中使用PCA（主成分分析）函数的方法与技巧，包括如何进行数据降维、特征提取等操作，并提供实例代码供读者参考学习。 PCA通过分析特征之间的相关程度（即协方差值）以及进行线性变换来工作。得到的变换后的特征向量对应的特征值表示了各个成分的重要性大小。需要注意的是，协方差仅能反映特征间的线性关系；因此，当两个特征具有较高的协方差时，它们更有可能被PCA算法去除。这意味着PCA主要用来消除那些高度线性相关的特征。