1樓：匿名使用者
用squeeze命令即可
設a為待降維矩陣，b為降維輸出矩陣
b=squeeze(a);
現有矩陣降維常用方法
2樓：匿名使用者
來降維方法分為線性核非線
源性降維，非線性降維又分為基於核函式和基於特徵值的方法。
線性降維方法：pca ica lda lfa lpp(le的線性表示)
於核函式的非線性降維方法：kpca kica kda
基於特徵值的非線性降維方法（流型學習）：isomap lle le lpp ltsa mvu
lle（locally linear embedding）演算法（區域性線性嵌入）：
每一個資料點都可以由其近鄰點的線性加權組合構造得到。
演算法的主要步驟分為三步：
（1）尋找每個樣本點的k個近鄰點（k是一個預先給定的值）；
（2）由每個樣本點的近鄰點計算出該樣本點的區域性重建權值矩陣；
（3）由該樣本點的區域性重建權值矩陣和其近鄰點計算出該樣本點的輸出值，定義一個誤差函式。
3樓：匿名使用者
給個地址你，絕對滿意你。我也是在學圖內像這一塊
容
請教如何用pcacov對矩陣進行降維處理
4樓：匿名使用者
pcacov函式的輸入引數是資料的協方差矩陣，是個方陣；
2、計算出矩陣對應的協方差矩陣，然後呼叫pcacov函式；
3、程式裡面的特徵值是按從大到小的順序排列的，根據索引，也可以找到對應的特徵向量。
matlab 中a是一個194*196*4維的矩陣，請問如何處理使其變為4*196*194的矩陣
5樓：匿名使用者
for i=1:4
b(i,:,:)=a(:,:,i)end
6樓：匿名使用者
你好用reshape命令可以辦到，命令：reshape（a，4，194，194）
matlab中如何實現偏最小二乘法
7樓：匿名使用者
fz=@(z,x) z(1)*x.^2+z(2)*x+z(3),...
'z','x';
[z,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqcurvefit(fz,z0,x,y,,,options)
z0為係數抄矩陣
初值襲一般評價最小二乘非線性擬合不是用相關性係數，而是用residual，殘差或殘差平方和
再有一種是用nonfit，很簡單的一種非線性迴歸，不用寫函式格式
我沒有看清楚，不好意思，所謂偏最小二乘法,就是指在做基於最小二乘法的線性迴歸分析之前,對資料集進行主成分分析降維,將最後得到的主成分作為輸入的x，你可以看一下prin***p這個函式是進行主成分分析的
8樓：shine戚七七
%matlab程式
clc;clear
y=[ 0.1 0.5 0.7
0.2 0.6 0.4
0.3 0.7 0.5
0.4 0.6 0.3
0.5 0.8 0.2
0.6 0.3 0.5
0.4 0.7 0.6
0.3 0.5 0.7];
x=[0.2876 0.6173 0.
9647 1.1936 1.0636 0.
7332 0.5441 0.6247 0.
7421 0.7052
0.2653 0.5167 0.
8403 1.0435 1.008 0.
7396 0.5344 0.5675 0.
6312 0.5368
0.3833 0.7089 1.
0544 1.2805 1.2524 0.
8886 0.6596 0.6815 0.
75 0.6671
0.3957 0.6853 0.
9204 1.0648 1.0486 0.
7999 0.5579 0.5381 0.
5698 0.469
0.472 0.7413 1.
0124 1.2202 1.2297 0.
9699 0.6646 0.635 0.
6254 0.4978
0.6268 0.9851 1.
1633 1.1629 1.0128 0.
7123 0.5161 0.482 0.
5194 0.4909
0.4921 0.8723 1.
2407 1.4583 1.3631 1.
0073 0.7341 0.7032 0.
8171 0.7228
0.4308 0.8232 1.
146 1.309 1.1767 0.
8207 0.5852 0.6604 0.
7677 0.7237];
x0=[0.4089 0.6996 0.
8712 1.0159 0.9638 0.
7115 0.5112 0.4722 0.
5059 0.4343];
[xl,yl,xs,ys,beta,pctvar,mse] = plsregress(x,y);
ytest = [ones(size(x,1),1) x]*beta;
residuals = y-ytest
yfit=[ones(size(x,1)+1,1) [x;x0]]*beta
abc=yfit(9,1:3)
求大神給這段**寫上詳細註釋，matlab的，有問題可以追問，萬分感謝！！
9樓：我行我素
你程式中的train_dat資料呢，能發過來用一下嗎？程式最後第二個for迴圈少一個end.
我除錯後，再註釋發給你。
matlab人臉檢測步驟
10樓：匿名使用者
灰度化處理後，剪下出臉部部分，就是額頭到下巴，左耳到右耳的部分，然後選擇合適的演算法進行檢測，用模板匹配或者神經網路等，結論是演算法在小範圍內得到識別結果和識別率。
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