MATLAB自带工具箱实现PCA降维代码

进行PCA降维,环境是MATLAB,

网上找了很多都是介绍PCA原理的,两篇介绍的不错的PCA 原理文章,只是想实现pCA的大可不必看.原理文章1
原理文章2

下面开始介绍用MATLAB自带工具包函数pca(对应老版本函数princomp,在maltab里help princomp会提示你用pca代替他)进行降维的方法.
直接上代码分析:

[pc,score,latent,tsquare] = pca(feature);%我们这里需要他的pc和latent值做分析

feature是被降维的特征,每一行是一个特征,列数代表总的特征个数,比如一个图片的HOG特征是96维,总共有8000个HOG特征,那么feature的维度是8000×96,我们的目标就是将其降维(假设将96维降到50维,)那么我们期望的降维后feature就变成了我们需要的feature_after_PCA:8000×50

latent用来计算降维后取多少维度能够达到自己需要的精度,
通过下面的代码运行结果可以得到取pc中对应每一维度对原始数据的精度:

cumsum(latent)./sum(latent)0.27630.39540.87650.88540.89310.89950.90550.91110.98080.98190.98280.98380.98460.98540.98620.98690.98760.98830.99991.0000

结果应该是有96维,但是太长,这里随机删减了一部分,我们可以看到只去取第一维的话和原始数据的准确度只有27%,很低,取全部的维度最后的精度就是100%,如果我们觉得精度达到90%就能接受的话我们就只需要取精度为90%对应的维度,这里假设第50维的精度是90%.
因此我们需要取pc中的1:50列来做最后的变换矩阵:

tran=pc(:,1:50);

因此我们最终的feature降维后的矩阵feature_after_PCA就通过下式计算:

feature_after_PCA=score(:,1:50);

转载自 fighter_584C 的博客： https://blog.csdn.net/u014381600/article/details/52767427

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