distances(i) = min(sqrt(sum((A - repmat(y(i,:), size(A,1), 1)).^2, 2)));
时间: 2023-05-24 20:03:22 浏览: 45
A:这是一个计算点集中每个点到一个给定点之间距离的公式。其中,A是一个点集(矩阵),y是给定点,size(A,1)表示矩阵A的行数,即A中点的个数。公式首先将y在矩阵中复制了size(A,1)次,然后将矩阵A和新生成的矩阵中每行分别进行减法,得到一个新的矩阵,再将该矩阵的每行向量平方相加,最后开根号得到一个距离向量。函数min则求解距离向量的最小值,即点集中离给定点最近的点的距离。
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编写一段matlab代码用C均值聚类算法对下列样本进行分类,要求可以更改类别数目和初始聚类中心data = [0.5 0.5 1 0.2 1 0 1 1 5 5 6 5.5 6 6 7 0 6 0.5 7 -1 8 -0.5];
以下是一段使用C均值聚类算法对给定数据进行聚类的MATLAB代码:
```
% 数据初始化
data = [0.5 0.5 1 0.2 1 0 1 1 5 5 6 5.5 6 6 7 0 6 0.5 7 -1 8 -0.5];
k = 3; % 聚类的类别数目
centers = [1 0.5; 5 5; 7 -1]; % 初始聚类中心点
% 初始化变量
[m, n] = size(data);
labels = zeros(m, 1);
distances = zeros(m, k);
% 迭代聚类过程
while true
% 计算每个数据点到聚类中心的距离
for i = 1:k
distances(:, i) = sqrt(sum((data - repmat(centers(i, :), m, 1)).^2, 2));
end
% 标记每个数据点属于哪个聚类中心
[~, labels] = min(distances, [], 2);
% 更新聚类中心点
new_centers = zeros(k, n);
for i = 1:k
new_centers(i, :) = mean(data(labels == i, :));
end
% 判断聚类中心是否变化
if isequal(centers, new_centers)
break;
end
centers = new_centers;
end
% 可视化结果
scatter(data(:, 1), data(:, 2), [], labels, 'filled');
```
其中,`data`表示要聚类的数据,`k`表示聚类的类别数目,`centers`表示初始聚类中心点的坐标。你可以根据需要修改这些参数,然后运行代码即可得到新的聚类结果。
利用matlab编写用K-L变换法进行人脸识别的程序
下面是一个简单的利用MATLAB编写的K-L变换法进行人脸识别的程序示例:
1. 读取人脸图像数据
```
% 读取人脸图像数据
faceDatabase = imageSet('人脸图像路径');
numImages = numel(faceDatabase);
imageSize = faceDatabase(1).ImageSize;
for i = 1:numImages
faceData(:,i) = reshape(double(read(faceDatabase(i))),[],1);
end
```
2. 计算均值人脸
```
% 计算均值人脸
meanFace = mean(faceData,2);
```
3. 计算差分图像矩阵
```
% 计算差分图像矩阵
diffFaces = faceData - repmat(meanFace,1,numImages);
```
4. 计算协方差矩阵
```
% 计算协方差矩阵
covMatrix = diffFaces'*diffFaces;
```
5. 计算特征向量和特征值
```
% 计算特征向量和特征值
[eigVectors, eigValues] = eig(covMatrix);
eigVectors = diffFaces * eigVectors;
eigVectors = normc(eigVectors);
eigValues = diag(eigValues);
```
6. 选择前k个特征向量
```
% 选择前k个特征向量
k = 30;
selectedEigVectors = eigVectors(:,1:k);
```
7. 计算每个人脸的特征向量
```
% 计算每个人脸的特征向量
projectedImages = selectedEigVectors' * diffFaces;
```
8. 识别测试图像
```
% 识别测试图像
testImage = imread('测试图像路径');
testImage = double(testImage(:)) - meanFace;
projectedImage = selectedEigVectors' * testImage;
distances = sqrt(sum((projectedImages - repmat(projectedImage,1,numImages)).^2));
[minDistance, index] = min(distances);
```
9. 输出识别结果
```
% 输出识别结果
recognizedPerson = faceDatabase(index).Description;
fprintf('测试图像被识别为:%s\n',recognizedPerson);
```
注意:以上代码仅为示例代码,实际应用中可能需要对代码进行修改和优化。同时,为了保护隐私,需要将人脸图像数据进行匿名化处理。