function [V,S,E]=princa(X) [m,n]=size(X); %计算矩阵的行m和列n %-------------第一步:标准化矩阵-----------------% mv=mean(X); %计算各变量的均值 st=std(X); %计算各变量的标准差 X=(X-repmat(mv,m,1))./repmat(st,m,1); %标准化矩阵X %-------------第二步:计算相关系数矩阵-----------------% % R1=X'*X/(m-1); %方…

sklearn中调用PCA算法 PCA算法是一种数据降维的方法,它可以对于数据进行维度降低,实现提高数据计算和训练的效率,而不丢失数据的重要信息,其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示: #sklearn中调用PCA函数进行相关的训练和计算(自定义数据)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.empty((100,2))x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100)x[…

PCA算法的基本原理可以参考:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3429711.html     对一副宽p.高q的二维灰度图,要完整表示该图像,需要m = p*q维的向量空间,比如100*100的灰度图像,它的向量空间为100*100=10000.下图是一个3*3的灰度图和表示它的向量表示: 该向量为行向量,共9维,用变量表示就是[v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8],其中v0...v8,的范围都是0-255.    …

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小. 使用方法:Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍: X N*P的数据矩阵K 表示将X划分为几类,为整数Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号…

PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的. 实现数据降维的步骤: 1.将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵 2.求样本矩阵的协方差矩阵 3.求协方差矩阵的特征值和特征向量 4.将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵.并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵. 5.用映射矩阵对数据进行映射,达到数据降…

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB官方文档中有关于fitgmdist的介绍:fitgmdist.我之前写过有关GMM聚类的算法:GMM算法的matlab程序.这篇文章主要应用MATLAB自带的函数来进行聚类. 1. fitgmdist函数介绍 fitgmdist的使用形式:gmm = fitgmdist(X,k,Name,V…

Matlab 自带PCA函数形式为 [mappedX, mapping] = pca(X, no_dims) 自己编写PCA函数的步骤 %第一步:输入样本矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% data=rand(10,8)+randn(10,8)+ones(10,8); %现对其进行pca降维 %% %第二步:计算样本中每一维的均值,然后计算观察值与均值之间的偏差,再计算协方差矩阵 data=bsxfun(@minus,data,mean(data)…

我接触princomp函数,主要是因为实验室的项目需要,所以我一接触的时候就希望快点学会怎么用. 项目中需要利用PCA算法对大量数据进行降维. 简介:主成分分析 ( Principal Component Analysis , PCA )或者主元分析.是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题.计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间. 对于银行后台存储的大量数据进行分析,并不一件易事,由于每个人的信息属性众多,辨别起来颇为费力…

PCA中的SVD 1 PCA中的SVD哪里来? 细心的小伙伴可能注意到了,svd_solver是奇异值分解器的意思,为什么PCA算法下面会有有关奇异值分解的参数?不是两种算法么?我们之前曾经提到过,PCA和SVD涉及了大量的矩阵计算,两者都是运算量很大的模型,但其实,SVD有一种惊人的数学性质,即是它可以跳过数学神秘的宇宙,不计算协方差矩阵,直接找出一个新特征向量组成的n维空间,而这个n维空间就是奇异值分解后的右矩阵(所以一开始在讲解降维过程时,我们说”生成新特征向量组成的空间V",并非巧合,而…

简述 在降维过程中,我们会减少特征的数量,这意味着删除数据,数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少,模型的表现可能会因此受影响.同时,在高维数据中,必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音),或者有一些特征带有的信息和其他一些特征是重复的(比如一些特征可能会线性相关).我们希望能够找出一种办法来帮助我们衡量特征上所带的信息量,让我们在降维的过程中,能够即减少特征的数量,又保留大部分有效信息——将那些带有重复信息的特征合并,并删除那些带无效信息的特征等等——逐渐创造出能够代表原特征矩阵大部分…

前言: PCA是大家经常用来减少数据集的维数,同时保留数据集中对方差贡献最大的特征来达到简化数据集的目的.本文通过使用PCA来提取人脸中的特征脸这个例子,来熟悉下在oepncv中怎样使用PCA这个类. 开发环境:ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5.1+opencv2.4.2 PCA数学理论: 关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了.下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维. 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然…

概述 1 从什么叫“维度”说开来 我们不断提到一些语言,比如说:随机森林是通过随机抽取特征来建树,以避免高维计算:再比如说,sklearn中导入特征矩阵,必须是至少二维:上周我们讲解特征工程,还特地提到了,特征选择的目的是通过降维来降低算法的计算成本……这些语言都很正常地被我用来使用,直到有一天,一个小伙伴问了我,”维度“到底是什么? 对于数组和Series来说,维度就是功能shape返回的结果,shape中返回了几个数字,就是几维.索引以外的数据,不分行列的叫一维(此时shape返回唯一的维度…

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二…

作者:桂. 时间:2017-02-26  19:54:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 本文为模式识别系列第一篇,主要介绍主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)的理论,并附上相关代码.全文主要分六个部分展开: 1)简单示例.通过简单的例子,引出PCA算法: 2)理论推导.主要介绍PCA算法的理论推导以及对应的数学含义: 3)算法…

转自:http://www.cnblogs.com/rong86/p/3558344.html matlab中函数imresize简介: 函数功能:该函数用于对图像做缩放处理. 调用格式: B = imresize(A, m) 返回的图像B的长宽是图像A的长宽的m倍,即缩放图像. m大于1, 则放大图像: m小于1, 缩小图像. B = imresize(A, [numrows numcols]) numrows和numcols分别指定目标图像的高度和宽度. 显而易见,由于这种格式允许图像缩放后…

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令…

PCA, Principle Component Analysis, 主成份分析, 是使用最广泛的降维算法. ...... (关于PCA的算法步骤和应用场景随便一搜就能找到了, 所以这里就不说了. ) 假如你要处理一个数据集, 数据集中的每条记录都是一个\(d\)维列向量. 但是这个\(d\)太大了, 所以你希望把数据维度给降下来, 既可以去除一些冗余信息, 又可以降低处理数据时消耗的计算资源(用computation budget 来描述可能更形象). 用稍微正式点的语言描述: 已知:一个数据…

matlab中函数imresize简介: 函数功能:该函数用于对图像做缩放处理. 调用格式: B = imresize(A, m) 返回的图像B的长宽是图像A的长宽的m倍,即缩放图像. m大于1, 则放大图像: m小于1, 缩小图像. B = imresize(A, [numrows numcols]) numrows和numcols分别指定目标图像的高度和宽度. 显而易见,由于这种格式允许图像缩放后长宽比例和源图像长宽比例相同,因此所产生的图像有可能发生畸变. [...] = imresize…

[转自]http://cnyubin.com/?p=85 在VLFeat官网上是这么介绍VLFeat的:VLFeat开源库实现了很多著名的机器视觉算法,如HOG, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, 和 quick shift.VLFeat开源库是用C语言写的,以确保其效率和兼容性,同时VLFeat还提供了MATLAB接口和详细的文档.…

一.问题来源 来自于一份PSO代码,PSO中需要初始化粒子位置和速度. 二.问题探究 众所周知,Matlab中的rand()函数产生的是伪随机数,但一般用来也可以接受.但是,如果我们知道伪随机数的初始状态,那么产生的伪随机数是唯一确定的.问题来了,Matlab每次启动会重置rand()和randn()的初始状态(重置为0),也就是说,你产生的随机数会出现两次随机数一模一样的情况,如: >> rand() >> rand(,) ans = 0.9501 0.2311 0.6068 &…

字符串操作函数 1.        函数eval可以用来执行用字符串表示的表达式 2.        函数deblank可以去掉字符串末尾的所有空格 3.        函数findstr可以用来在长字符串中查找一个短的字符串,并返回相应的位置 4.        函数isstr可以用来判断变量是否为字符串 5.        函数isletter可以用来判断字符串中各个元素是否为字母 6.        函数isspace可以用来判断字符串元素是否为空格符 7.        函数lower和…

主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域.它的主要作用是对高维数据进行降维.PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代,新特征是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关.关于PCA的更多介绍,请参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis. PCA的主要算法如下: 组织数据形式,以便于模型…

pca算法: 算法原理: pca利用的两个维度之间的关系和协方差成正比,协方差为0时,表示这两个维度无关,如果协方差越大这表明两个维度之间相关性越大,因而降维的时候, 都是找协方差最大的. 将XX中的数据进行零均值化,即每一列都减去其均值. 计算协方差矩阵C=1mXTXC=1mXTX 求出CC的特征值和特征向量 将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵,取前k行组成矩阵P Y=XPY=XP就是降维到k维后的数据. 代码: # coding=utf- import matplotlib.p…

简介 MATLAB提供了丰富的算法以及一个易于操作的语言,给算法研发工作者提供了很多便利.然而MATLAB在执行某些任务的时候,执行效率偏低,测试较大任务量时可能会引起较长时间的等待.未解决这个问题,MATLAB提供了与C语言联用的功能,而C语言的执行效率相对较高,因此联合使用MATLAB和C可以兼顾开发测试程序的速度和程序的执行效率.要联合使用它们,有必要知道MATLAB中数据的存储方式,这就是本文索要介绍的内容. MATLAB的数据组织方式 MATLAB中所有数组都以行优先存储数据,例如一个…

先简单的说说mcc.mbuild和mex到底怎么回事: mcc将M文件转换成C/C++文件和相应的MEX包裹文件(需要Matlab编辑器),但在特定条件下可以自动调用mbuild或者mex mex将C/C++文件(入口函数为mexfunction())编译成MEX(DLL)文件(需要C/C++编辑器) mbuild将C/C++文件(入口函数为main())生成可独立运行的C应用程序(需要C/C++编辑器) 一 mcc命令 Matlab编译器使用mcc命令能将一个M文件翻译成C文件,同时生成一个相…

音频系统工具箱™针对实时音频处理进行了优化.audioDeviceReader, audioDeviceWriter, audioPlayerRecorder, dsp.AudioFileReader和dsp.AudioFileWriter器是为流式传输多通道音频而设计的, 它们提供了必要的参数, 以便您可以在吞吐量和延迟之间进行权衡. 有关实时处理的信息以及如何优化算法的提示, 请参阅音频 iseo: 缓冲.延迟和吞吐量. 本教程介绍如何在 matlab 中实现音频流处理®.它概述了创建开发测…

matlab中randn(‘state’)转载:http://www.cnblogs.com/rong86/p/3572284.html randn('state') 随机数都是由RandStream随机数据流生成的(里面有一套固定的算法,一般用时间发生装置).其中就有'state','seed','twister'等参数. ‘state’是对随机发生器的状态进行初始化,并且定义该状态初始值.比如你过一段时间还要使用这个随机数的时候,还能保持当前的随机取值. 比如randn('state',20…

做量化操作的时候经常需要使用到matlab编写策略或者计算多因子,for循环非常慢,自己找了一些matlab中for循环的优化方法,for的部分每处理一个大矩阵都要花费大量的时间,这是不可避免需要遇到的问题~. 方法1:循环多不要紧,要紧的是循环嵌套得太多,要解决这个问题,需要从根本上找原因,用更好的数据结构和算法,从根源上减少对于循环的需求 方法2:将循环次数多的放在里面,循环次数少的放在外面做大循环 方法3:for循环中少用if——else if判断,用switch——case,效率更高 方…

今天在使用Matlab调用内部的PCA函数的时候,报错: 错误使用 pca输入参数太多. 如下图所示: 网上查找原因之后发现是因为我之前下载过开源的工具包toolbox,并且将它的路径add到了Matlab的path中,于是调用pca的时候,默认就会调用这个工具包中的函数,而Matlab自带的PCA就成了“Shadowed”的状态,如下图所示,用which -all pca来查看当前叫pca的函数都有哪些: 那么将添加过的path再移除就可以了. Matlab中添加与移除路径的详细操作可以参考这…

本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作,膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作. 什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 腐蚀 腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程.可以用来消除小且无意义的物体.用3X3的结构元…