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MATLAB代做-快速PCA算法

时间:2018-10-1 13:30:32 点击:

  核心提示:MATLAB代做-快速PCA算法...
function [pcaA V] = fastPCA( A, k )
% 快速PCA
%
% 输入:A --- 样本矩阵,每行为一个样本
%      k --- 降维至 k 维
%
% 输出:pcaA --- 降维后的 k 维样本特征向量组成的矩阵,每行一个样本,列数 k 为降维后的样本特征维数
%      V --- 主成分向量

[r c] = size(A);

% 样本均值
meanVec = mean(A);

% 计算协方差矩阵的转置 covMatT
Z = (A-repmat(meanVec, r, 1));
covMatT = Z * Z';

% 计算 covMatT 的前 k 个本征值和本征向量
[V D] = eigs(covMatT, k);

% 得到协方差矩阵 (covMatT)' 的本征向量
V = Z' * V;

% 本征向量归一化为单位本征向量
for i=1:k
    V(:,i)=V(:,i)/norm(V(:,i));
end

% 线性变换(投影)降维至 k 维
pcaA = Z * V;

% 保存变换矩阵 V 和变换原点 meanVec
save('Mat/PCA.mat', 'V', 'meanVec');

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作者:PCA 来源:PCA
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