数据说明:采用的数据源是从别人那里拷的2012年全年的Sea Surface Temperature(海标温度,SST)数据,一直想找一份比较好的主成分分析数据,也没找到. Matlab自身有主成分分析的函数princomp,其中返回的第二个数据就是样本经过K-L变换后的各个成分数据,第三个参数就是特征值大小.(第一个参数貌似是协方差矩阵,我还没看) PCA的基本原理: 一般图像的线性变换可以表示为: y=Tx, 式中X为待变换图像数据矩阵,Y为变换后的数据矩阵,T为实现这一线性变换的变换矩阵.

DFP算法是本科数学系中最优化方法的知识,也是无约束最优化方法中非常重要的两个拟Newton算法之一,上一周写了一周的数学软件课程论文,姑且将DFP算法的实现细节贴出来分享给学弟学妹参考吧,由于博客不支持数学公式,所以就不累述算法原理及推导公式了. DFP算法流程图 先给出DFP算法迭代流程图,总体上是拟Newton方法的通用迭代步骤,唯独在校正公式的地方有所区别. MATLAB实现DFP 基于此图便可以设计DFP算法的MATLAB程序: 对分法及加步探索法的实现 首先由于DFP算法中需要利用一

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

简单的主成分分析.第一次见识PCA,我的认识是,尽量用更少的维度来描述数据,以达到理想(虽不是最好,但是''性价比''最高)的效果. %% 主成分分析降维 clear; % 参数初始化 inputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\file\MTALAB数据分析与挖掘实战\Datasets\chapter4\chapter4\示例程序\data\principal_component.xls'; outputfile = 'F:\Techonolgoy\MATLAB\fi

通过数据压缩(降维)可以减少特征数量,可以降低硬盘和内存的存储,加快算法的训练. 还可以把高维的数据压缩成二维或三维,这样方便做数据可视化. 数据压缩是通过相似或者相关度很高的特征来生成新的特征,减少特征数量.例如,上图x1是厘米,x2是英寸,这两个特征相关度很高,可以压缩成一个特征. ====================================== 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是常用的降维算法. 例如,要将二维数据压缩成一维数据,

PCA(Principal Component Analysis)主成分分析法的数学原理推导1.主成分分析法PCA的特点与作用如下:(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维,可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用:去燥:可视化等2.主成分分析法的数学原理主要是利用梯度上升法来最优化目标函数,即利用梯度上升法来求取效用函数的最大值,其具体的数学原理推导过程如下所示: 对于以上的函数,因为梯度的向量化表示我们已经求得,因此,我们便可以通过梯度上升法求取函数的

1.图像膨胀的Matlab实现: 可以使用imdilate函数进行图像膨胀,imdilate函数需要两个基本输入参数,即待处理的输入图像和结构元素对象.结构元素对象可以是strel函数返回的对象,也可以是一个自己定义的表示结构元素邻域的二进制矩阵.此外,imdilate还可以接受两个可选参数:PADOPT(padopt) ——影响输出图片的大小.PACKOPT(packopt).——说明输入图像是否为打包的二值图像(二进制图像).举个实例如下: 步骤1,首先创建一个包含矩形对象的二值图像矩阵.

此程序为优化后的分水岭算法,避免了图像过分割 I= imread('D:\Images\pic_loc\1870405130305041503.jpg'); imshow(I); h=fspecial('sobel'); %h = fspecial(type) creates a two-dimensional filter h of the specified type. fspecial returns h as %a correlation kernel, which is the app

clear all; clc; %% %算法 %输入:训练数据集T = {(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)};学习率η %输出:w,b;感知机模型f(x) = sign(w*x+b) %()选取初值w0,b0 %()在训练集中选取数据(xi,yi) %()如果yi(w*xi+b)<= % w = w+η*yi*xi % b = b+ηyi %()转至(),直至训练集中没有误分类点 %% %初始化 X = [ ; ; -];%训练集 [sn,fn] = size(X); y

在官方示例中,Motion-Based Multiple Object Tracking和Using Kalman Filter for Object Tracking都使用了下面两个算法进行物体的识别 1.vision.ForegroundDetector 原理:The ForegroundDetector System object compares a color or grayscale video frame to a background model to determine whe

感谢开源大神,慢慢收集资料.网上资料很少,我在找如何用matlab处理movielens数据集时找到的. 用ml-100k这个数据集,包括主函数和相似度函数. 代码托管于CSDN.

目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波:也称线性滤波,主要思想为邻域平均法,即用几个像素灰度  的平均值来代替每个像素的灰度.有效抑制加性噪声,但容易引起图像模糊,  可以对其进行改进,主要避开对景物边缘的平滑处理. %x是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n) function d=avg_filter(x,n)    a(1:n,1:n)=1;   %a即n×n模板,元素全是1 [height, width]=size(x);   %输入图像是hightxwidth的,且hi

%%%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

设有\(m\)个指标,\(n\)个样本的原始数据 将原始数据按列组成矩阵 \(X _ { n \times m }\) 将\(X\) 的每一列进行中心化 求\(X\)的协方差矩阵\(\Sigma _ { X } = \frac { 1 } { n - 1 } X ^ { T } X\) 求出 \(\Sigma _ { X }\) 的特征值及对应的特征向 将特征值按照从大到小构成对角矩阵\(\Lambda = \left( \begin{array} { l l l l } { \lambda _

基于暗通道优先的单幅图像去雾算法(Matlab/C++) 算法原理:             参见论文:Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior  [1]        ① 暗通道定义      何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论:在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会(至少一个颜色通道)具有很低的值.换言之,该区域光强度的最小值是个很小的数(趋于0). 基于上述结论,我们定义暗通道,用公式描述,对

自适应滤波是数字信号处理的核心技术之一,在科学和工业上有着广泛的应用领域.自适应滤波技术应用广泛,包括回波抵消.自适应均衡.自适应噪声抵消和自适应波束形成.回声对消是当今通信系统中普遍存在的现象.声回波引起的信号干扰会分散用户的注意力,降低通信质量.本文重点介绍了LMS和NLMS算法的使用,以减少这种不必要的回声,从而提高通信质量 关键词:自适应滤波器,自适应算法,回声消除 1  引言 当音频信号在真实环境中产生混响时,就会产生声学回声,从而导致原始信号加上信号[1]的衰减.延时图像.本文将重点

凸包算法是计算几何中的最经典问题之一了.给定一个点集,计算其凸包.凸包是什么就不罗嗦了 本文给出了<计算几何——算法与应用>中一书所列凸包算法的Python实现和Matlab实现,并给出了一个Matlab动画演示程序. 啊,实现谁都会实现啦╮(╯▽╰)╭,但是演示就不一定那么好做了. 算法CONVEXHULL(P)  输入:平面点集P  输出:由CH(P)的所有顶点沿顺时针方向组成的一个列表 1.   根据x-坐标,对所有点进行排序,得到序列p1, …, pn 2.   在Lupper中加入p

前段时间做了一个车牌检测识别的项目,我的任务是将MATLAB中的算法移植成C++代码.在车牌区域提取的过程中,用到了水平方向的Sobel算子检测垂直边缘,一开始我直接把MATLAB中的 bw = edge(I, 'sobel', 'vertical'); 语句改写成OpenCV中的 cv::Mat sobel_kernel = (cv::Mat_<float>(3,3) << -0.125, 0, 0.125, -0.25, 0, 0.25, -0.125, 0, 0.125);

这篇博客会以攻略形式介绍PCA在前世今生. 其实,主成分分析知识一种分析算法,他的前生:应用场景:后世:输出结果的去向,在网上的博客都没有详细的提示.这里,我将从应用场景开始,介绍到得出PCA结果后,接下来的后续操作. 前世篇 我们要先从多元线性回归开始.对图9-3作一下多远线性回归 X1——总产值,X2——存储量,X3——总消费,Y——进口总额 从最直白的讲,对Y进行多元线性回归分析,就是在X1,X2,X3前加个系数,然后总体相加的结果,越接近越好. 用R的多远线性归回方法分析看看: cono

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