试使用matlab的PCA函数对Yale人脸数据进行降维
时间: 2024-01-21 15:50:32 浏览: 81
好的,首先需要下载Yale人脸数据集。然后可以使用Matlab自带的`pca`函数进行降维。
以下是一个简单的降维示例:
```matlab
% 加载Yale人脸数据集
load Yale_64x64.mat
% 设置降维后的维度
new_dim = 20;
% 将数据矩阵转置,使得每一列代表一个样本
X = double(X');
[m, n] = size(X);
% 将数据矩阵中的每一行减去平均值
mu = mean(X, 2);
X = X - repmat(mu, 1, n);
% 计算协方差矩阵
Sigma = X*X'/(n-1);
% 使用PCA函数进行降维
[V, D] = eig(Sigma);
[~, ind] = sort(diag(D), 'descend');
V = V(:, ind);
V_pca = V(:, 1:new_dim);
% 将数据投影到新的特征空间中
X_pca = V_pca'*X;
% 绘制图像
for i = 1:10
subplot(2, 5, i);
img = reshape(X(:,i), [64, 64])';
imshow(img);
end
figure;
for i = 1:10
subplot(2, 5, i);
img = reshape(X_pca(:,i), [sqrt(new_dim), sqrt(new_dim)])';
imshow(img);
end
```
这里使用了Yale人脸数据集中的前10个样本进行了降维,降维后的维度为20。可以看到,降维后的图像依然保留了人脸的主要特征。
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