解释代码Ii = bsxfun(@minus, Ii, net.meta.normalization.averageImage);
时间: 2024-05-19 11:16:52 浏览: 12
这段代码使用了Matlab内置函数bsxfun,并且以Ii为操作数,其实施了减法操作。减数是.meta.normalization.averageImage。该函数的作用是把Ii矩阵中的每一个像素值减去net.meta.normalization.averageImage中对应位置的像素值,从而得到经过预处理的Ii矩阵。
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im_ = bsxfun(@minus, im_, net1.meta.normalization.averageImage)
这是一个MATLAB代码,用于对变量im_中的图像数据进行归一化处理,以满足神经网络的输入要求。其中,net1是一个MATLAB中的神经网络模型,meta.normalization.averageImage是net1模型中的一个属性,表示该神经网络接受的输入图像应该减去的均值。因此,net1.meta.normalization.averageImage是一个大小与输入图像相同的矩阵,其中的每个元素表示在该位置上应该减去的均值。bsxfun是MATLAB中的一个函数,用于对两个矩阵进行逐元素操作。该行代码使用bsxfun函数,将im_中的每个像素值减去net1.meta.normalization.averageImage中相应位置上的均值,实现了对图像的归一化处理。
% PCA learning [mean_Xbase_PCA, V] = do_pca(Xbase); Xbase = bsxfun(@minus, Xbase, mean_Xbase_PCA); Xcomb = bsxfun(@minus, Xcomb, mean_Xbase_PCA);
这段代码涉及到PCA(Principal Component Analysis)降维的学习过程。
首先,在第一行中,调用了 `do_pca` 函数,传入了 `Xbase` 这个参数,该函数的作用是对 `Xbase` 进行PCA降维。返回值包括 `mean_Xbase_PCA` 和 `V`。`mean_Xbase_PCA` 是 `Xbase` 的均值向量,`V` 是 PCA 变换的投影矩阵。
接下来,在第二行和第三行中,使用 `bsxfun` 函数对 `Xbase` 和 `Xcomb` 进行均值归一化处理。通过减去 `mean_Xbase_PCA`,使得 `Xbase` 和 `Xcomb` 的每个特征的均值为零。这是为了在PCA降维之前将数据集进行标准化处理,以确保每个特征对降维结果的贡献相等。
这些操作将为接下来的PCA降维过程提供准备,并帮助提高降维后的数据质量和可解释性。