Matlab实现pca特征脸并可视化代码

以下是 Matlab 实现 PCA 特征脸并可视化的代码：

% 读取图像数据
imgData = load('ORL_32x32.mat');
X = imgData.feats;
[m, n] = size(X);

% 计算均值
mu = mean(X, 2);

% 中心化
X = X - mu;

% 计算协方差矩阵
C = X * X' / (n - 1);

% 计算特征值和特征向量
[V, D] = eig(C);

% 对特征向量进行排序
[d, idx] = sort(diag(D), 'descend');
V = V(:, idx);

% 取前 k 个特征向量
k = 20;
Vk = V(:, 1:k);

% 计算特征脸
eigenfaces = X' * Vk;

% 可视化特征脸
for i = 1:k
subplot(4, 5, i);
imshow(reshape(eigenfaces(:, i), 32, 32), []);
end

注意：这段代码实现了 PCA 特征脸的计算和可视化，其中 ORL_32x32.mat 是一个包含了 400 张 32x32 的人脸图像的数据集。