lda分类代码matlab-pattern_recognition_ca2:pattern_recognition_ca2
lda分类代码matlab
怎么跑
所有matlab源代码都在代码文件夹中。
代码文件夹还包含一个文件夹images
，其中包含我选择的所有图像（从
1
到
20）以及文件夹me中我自己拍摄的照片。
1.
PCA
在code文件夹中，运行
pca()
它将首先加载图像，然后生成
PC。
它将进行
2D
和
3D
可视化并绘制
3
个特征面。
然后它将图像投影到
40、80
和
200
维，并使用最近邻进行分类。
所有步骤都在代码的注释中进行了描述。
2.LDA
在code文件夹中，运行
lda()
它将首先加载图像，然后生成
LDA。
它将进行
2D
和
3D
可视化。
然后它将图像投影到
2、3
和
9
维，并使用最近邻进行分类。
所有步骤都在代码的注释中进行了描述。
3.
支持向量机
在code文件夹中，运行
[acc_origin,
acc_80,
acc_200]
=
svm(C)
它将首先加载图像并使用
SVM
进行分类并输出准确率。
然后它将执行
PCA
以获取
PC。
它将使用
PC
将数据投影到
80
维和
200
维。它将使用
SVM
对这些维数为
80
和
200
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 10 个子文件 6KB ） lda分类代码matlab-pattern_recognition_ca2:pattern_recognition_ca2","children":[{"title":"pattern_recognition_ca2-master","children":[{"title":"svm.m <span style='color:#111;'> 2.23KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"cnn.m <span style='color:#111;'> 1.31KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"visualization_3D.m <span style='color:#111;'> 350B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"pca.m <span style='color:#111;'> 3.32KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"lda.m <span style='color:#111;'> 2.31KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"load_images.m <span style='color:#111;'> 1.29KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.39KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"visualization_2D.m <span style='color:#111;'> 297B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"nearest_neighbor.m <span style='color:#111;'> 392B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"generate_label.m <span style='color:#111;'> 365B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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