说明:PCA的基本思想是将原来的指标重新组合成一组新的相互无关的几个综合指标来代替原来的指标。同时根据实际需要,从中可取几个较少的综合指标作为代表原来变量的总体性指标,尽可能多地反映原来的指标信息,达到降维的目的。 此程序在matlab环境下以PCA为基础进行了图像压缩和人脸识别两种算法...
说明:LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法,它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度,寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中,实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题,因此在本次代码中,先用PCA主成分分析的方法降低样本维数,再用线性判别分析提取特征。...
说明:用PCA来抽取人脸特征,在降低维数的同时,在一定程度上去除原始特征各维之间的相关性。每个人选取五张为实验的数据集。