PCA主成分分析实现方法Matlab

PCA主成分分析实现方法Matlab；详细请查看博客资料：http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/68487833

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‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件         717  2017-03-30 11:13  PCA主成分分析实现方法Matlab\fastPCA.m
     文件        1019  2017-03-30 16:30  PCA主成分分析实现方法Matlab\testPCA.m
     文件    49033020  2017-03-30 16:27  PCA主成分分析实现方法Matlab\精通MATLAB数字图像处理与识别 张铮.pdf
     文件          66  2017-03-30 16:30  PCA主成分分析实现方法Matlab\说明.txt
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