C++实现类似矩阵相似度计算示例代码解析

需积分: 9 0 下载量 18 浏览量 更新于2024-11-16 收藏 771B ZIP 举报
资源摘要信息: "cpp代码-List8Simaliar JuZhen" 描述了使用C++语言编写的代码片段,该代码片段主要功能是生成和操作类似于“8相似矩阵”的数据结构。通过这个标题和描述,我们可以推测代码可能涉及了数据结构的创建、矩阵的操作、以及如何确保矩阵之间的相似性。由于相关文件列表中提供了main.cpp和README.txt两个文件,我们可以进一步推断main.cpp是包含主要逻辑和程序执行入口的文件,而README.txt则可能包含了对项目、代码结构、或者使用说明的描述。 具体知识点可能包括: 1. C++编程基础:C++是一种静态类型、编译式、通用的编程语言,广泛应用于系统软件、游戏开发、驱动程序等领域。学习C++需要理解其语法结构、数据类型、控制流语句、函数使用以及面向对象的概念如类和对象。 2. 矩阵的基础知识:矩阵是一个由行和列组成的矩形阵列,用以表示数据集或线性变换。在数学、物理学、计算机科学等领域都有广泛应用。矩阵操作包括矩阵的加法、乘法、转置、求逆等。 3. 相似矩阵的定义:在数学中,如果两个矩阵A和B存在可逆矩阵P,使得P^-1AP = B,则称A和B是相似的。相似矩阵有相同的特征值,但它们的形状可以不同,这在解决数学问题和科学计算中非常有用。 4. C++中的类和对象:C++是一种面向对象的编程语言,类是C++中定义对象模板的蓝图。类定义了对象的属性和方法。对象是类的实例,具有特定的值和行为。 5. C++标准库容器:C++标准模板库(STL)提供了多个容器,例如vector、list、map等,用于存储和管理数据。在这个场景中,"List"可能指的是list容器,它是一个双向链表,能够高效地插入和删除元素。 6. 文件操作:在C++中,文件操作通常涉及到打开、读取、写入和关闭文件等操作。标准的C++库如<fstream>提供了文件流类,比如ifstream和ofstream,分别用于读取和写入文件。 7. 代码注释和文档编写:代码注释对于程序的可读性和可维护性至关重要。README.txt文件可能包含项目的简介、安装指南、使用说明、版权信息等,这是软件开发中常见的文档化实践。 根据上述知识点,我们可以推断,main.cpp文件可能包含了创建和操作类似“8相似矩阵”的主要逻辑,以及如何使用C++的标准库功能。而README.txt则提供了项目相关的辅助信息,帮助用户更好地理解和使用代码。 需要注意的是,由于描述中仅提供了代码的标题和标签,并没有提供具体的代码内容,因此以上知识点的详细程度和准确性可能会受到限制。在实际分析代码时,还需要考虑代码的具体实现方式、算法优化以及可能涉及到的其他高级概念,如模板编程、异常处理等。
2023-07-12 上传

% 导入库 import matlab.io.* % 预先定义好的6张图片数据(灰度值) img1 = imresize(rgb2gray(imread('1.bmp')), [64, 64]); img2 = imresize(rgb2gray(imread('6.bmp')), [64, 64]); img3 = imresize(rgb2gray(imread('11.bmp')), [64, 64]); img4 = imresize(rgb2gray(imread('16.bmp')), [64, 64]); faceData = [ img1(:), img2(:), img3(:), img4(:)]; % 定义为一个矩阵 % 计算平均脸 meanFace = mean(faceData, 2); % 减去平均脸 F = double(faceData) - repmat(meanFace, [1, 4]); % 计算协方差矩阵 juzhen = cov(double(F')); % 使用 eig 函数计算特征值和特征向量 [eigVectors, eigValues] = eig(juzhen); % 将特征值从大到小排序,并获取对应的索引 [~, sortedIndices] = sort(diag(eigValues), 'descend'); % 根据排序后的索引重新排列特征向量 sortedEigVectors = eigVectors(:, sortedIndices); % 计算特征脸 eigenFaces = F .* sortedEigVectors(:,1:4); % K-L变换,基于PCA kLTransformedData = eigenFaces' * F; % 新的待识别的图像 testImage = imresize(rgb2gray(imread('wukong.jpg')), [64, 64]); testImageData = testImage(:); % 减去平均脸 F2 = double(testImageData) - meanFace; % 应用K-L变换 kLTransformedTestImage = eigenFaces' * F2; % 计算欧氏距离 distances = sqrt(sum((kLTransformedData - repmat(kLTransformedTestImage, 1, size(kLTransformedData, 2))).^2, 1)); % 设定阈值 threshold = 0.5 * max(distances); if any(distances < threshold) % 该图片更接近 "人脸" 类别 disp('该图像被认定为人脸!'); else % 该图片更接近 "非人脸" 类别 disp('该图像不是人脸!'); end 在上述代码中加入该要求从网上下载人脸数据集,构建人来训练和测试数据库;并给我代码

2023-05-24 上传

二维数组可以来存放矩阵中的元素,比如int text[][5] = {{0,5,6,0,4},{0,0,0,0,0},{1,0,0,0,0},{1,0,0,0,0},{0,2,0,0,1}}; 但是这个矩阵,五行五列,可以包含二十五个元素,但是此矩阵只有七个元素。但是我们在存放数据的时候分配了二十五块int单元。这样是不是有点太浪费了。如果我们只存储这七个元素我想会节省一部分内存空间。但是如果我们只存储矩阵中的元素还是不行的,因为只有元素我们就无法还原矩阵,我们还需要此元素的行列值。我们声明一个结构体来表示一个元素。就像这样: typedef struct juzhen { int row; //行 int col; //列 int value; //元素值 }; 如果矩阵的行列是一个很大的值,而且又是稀疏矩阵,这样做就可以节省很大的空间。这种存储结构只限于稀疏矩阵。 请用此结构体来存储稀疏矩阵并进行矩阵的转置。结构体数组第一个元素存储矩阵的总行数,总列数和总元素个数,分别对应row,col,value. 程序的总体结构如下: 不考虑输入错误的情况。 #define MAX_TERM 80// 结构体数组最大长度 struct juzhen a[MAX_TERM]; //存放矩阵中元素数值不为零的元素 struct juzhen b[MAX_TERM]; //转置后的矩阵 void show(struct juzhen a[],int count_a) //显示稀疏矩阵方法 { printf(" i row col val\n"); printf(" %d| %d %d %d\n"); } void zhuanzhi(struct juzhen a[],struct juzhen b[]) //转置矩阵方法 void init(struct juzhen a[],int rows, int cols,int count) //初始化稀疏矩阵 int main(void) { printf("please input the number of rows,cols and values\n"); scanf("%d,%d,%d"); init(); show(); printf("\n"); zhuanzhi(); show(); } 程序运行如下: please input the number of rows,cols and values 2,2,2 please input the row,col and value 0,1,1 please input the row,col and value 1,0,2 i row col val 1| 0 1 1 2| 1 0 2 i row col val 1| 0 1 2 2| 1 0 1

2023-05-25 上传
2023-07-15 上传