广 做网站蓝光电影下载,如何诊断网站seo,网站有备案需要什么手续,门户网站建设模板下载数据说明#xff1a;采用的数据源是从别人那里拷的2012年全年的Sea Surface Temperature#xff08;海标温度#xff0c;SST#xff09;数据#xff0c;一直想找一份比较好的主成分分析数据#xff0c;也没找到。 Matlab自身有主成分分析的函数princomp#xff0c;其中返…数据说明采用的数据源是从别人那里拷的2012年全年的Sea Surface Temperature海标温度SST数据一直想找一份比较好的主成分分析数据也没找到。 Matlab自身有主成分分析的函数princomp其中返回的第二个数据就是样本经过K-L变换后的各个成分数据第三个参数就是特征值大小。第一个参数貌似是协方差矩阵我还没看 PCA的基本原理 一般图像的线性变换可以表示为 yTx, 式中X为待变换图像数据矩阵Y为变换后的数据矩阵T为实现这一线性变换的变换矩阵。如果变换矩阵T是正交矩阵并且它是由原始图像数据矩阵X的协方差矩阵S的特征向量所组成则该线性变换成为主成分分析并且成Y矩阵的每一行矢量为变换后的一个主成分。 具体的算法步骤为 马上要走了偷个懒直接把握之前做的一个PPT放出来了话说也真是懒啊这n多年没更新一点内容能不懒嘛(⊙o⊙)… 以下为代码实现部分 close all;
clear all;
clc;%% PCA_Testpath data\sst\2012\;
filelist dir(data\sst\2012\*.sst.txt);
len length(filelist);
% savepath data\sst_pic\;figure;
% 读取文件
for i 1:lenfilename [path filelist(i).name];date filename(15:20);sst_data(i,:) dlmread(filename);%读取min_val min(sst_data(i,:));max_val max(sst_data(i,:));pic reshape(sst_data(i,:),360,180);pic rot90(pic);subplot(4,3,i),imshow(pic,[min_val max_val]),title(date);colormap;
% % 保存数据图像
% pic reshape(sst_data(i,:),360,180);
% pic rot90(pic);
% strI int2str(i);
% save_path [savepath strI .tif];
% imwrite(pic,save_path);end% 取得样本数据
X sst_data;
tempX X;% 取样本大小:维度m样本数n
[m n] size(X);% 求各样本平均值
meanVal mean(X);% 样本矩阵中心化
X X - repmat(meanVal,64800,1);% 计算协方差
S X * X ./ (m - 1); %.*表示矩阵元素对应相乘% 计算特征值eg和特征向量Ev
[Ev eg] eig(S);% 由大到小排列对应
Ev fliplr(Ev);
eg fliplr(eg);% % 特征向量转置
% EvT Ev;% 得到新的成分
Y tempX * Ev;% 将各个成分进行输出
figure;
for i 1:noutpic Y(:,i);min_num min(outpic);max_num max(outpic);outpic reshape(outpic,360,180);outpic rot90(outpic); %outtitle [特征值 num2str(latent(i))];subplot(4,3,i),imshow(outpic,[min_num max_num]),title(outtitle);%显示并输出特征值colorbar;
end 处理的结果对比显示 主成分结果显示按照特征值由大到小 这个结果是和它内部的函数运算出来的结果是一样的 % PCA
[coeff score latent] princomp(sst_data);
[m,n] size(score);
%
figure;
for i 1:lenoutpic score(:,i);min_num min(outpic);max_num max(outpic);outpic reshape(outpic,360,180);outpic rot90(outpic); outtitle [特征值 num2str(latent(i))];subplot(4,3,i),imshow(outpic,[min_num max_num]),title(outtitle);%显示并输出特征值colorbar;
end唉哟这个博客园居然对Matlab着色显示的时候都不怎么想要支持看来还是我程序界都不怎么用Matlab哦 正在写Python的实现方式过两天有时间了再放上来看看吧~~~ 有点仓促就此搁笔。 2016年1月11日22:38 原文链接http://www.cnblogs.com/leonwen/p/5122811.html转载于:https://www.cnblogs.com/leonwen/p/5122811.html
