flda特征选取matlab例子

以下是一个FLDA特征提取的MATLAB示例，使用了ORL人脸数据库进行测试。

% 加载ORL人脸数据库
load orl_faces.mat

% 将图像数据转换为行向量
X = double(reshape(fea,size(fea,1)*size(fea,2),size(fea,3)));

% 将图像数据按照类别分组
class = unique(gnd);
nClass = length(class);
nSample = size(X,2);
Xc = cell(nClass,1);
for i = 1:nClass
    Xc{i} = X(:,gnd==class(i));
end

% 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵
Sw = zeros(size(X,1));
Sb = zeros(size(X,1));
mu = mean(X,2);
for i = 1:nClass
    Xi = Xc{i};
    mu_i = mean(Xi,2);
    Xi = Xi - repmat(mu_i, 1, size(Xi,2));
    Sw = Sw + Xi*Xi'; 
    Sb = Sb + size(Xi,2)*(mu_i-mu)*(mu_i-mu)';
end

% 计算广义特征值和广义特征向量
[V, D] = eig(Sb, Sw);

% 对广义特征向量进行排序，选择最大的K个特征向量
[~, idx] = sort(diag(D), 'descend');
K = 20; % 设置特征维度为20
V = V(:, idx(1:K));

% 将图像数据投影到低维特征空间
Xf = V'*X;

% 使用KNN分类器进行分类
k = 3; % 设置KNN的K值为3
model = fitcknn(Xf', gnd, 'NumNeighbors', k);

% 预测测试集的类别
Xtest = double(reshape(featest,size(featest,1)*size(featest,2),size(featest,3)));
Xtestf = V'*Xtest;
label = predict(model, Xtestf');

% 计算分类准确率
acc = sum(label==gndtest)/length(gndtest);
fprintf('FLDA + KNN Classification Accuracy: %.2f%%\n', acc*100);

这段代码首先加载ORL人脸数据库，然后将图像数据按照类别分组，计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，求解广义特征值和广义特征向量，选择最大的20个特征向量，并将图像数据投影到低维特征空间。然后，使用KNN分类器进行分类，并计算分类准确率。请注意，这个示例中的特征维度和KNN的K值是需要自己设置的，可以根据实际情况进行调整。