PCA-SVM-master PCA/SVM算法实现图像分类

PCA/SVM算法实现图像分类，分类准确率可到达90%

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    Cheng Gong
    2017-6-24
    智能信息处理作业

    本次作业目的是对径向干扰图片、螺旋状干扰图片、麻点状干扰图片三类图片进行分类，
    最终利用的方法是PCA+SVM，即主成分分析法和支持向量机结合的方法。
    训练图片是15张，测试图片5张
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%}



%main 函数是主函数
clear 
close all
tic
%%
% 批量读取指定文件夹下的图片
disp（‘训练图片集路径:E:\MatlabProgram\作业工程\智能信息处理3.0\train‘）;
pathname = ‘E:\MatlabProgram\作业工程\智能信息处理3.0\train‘;

disp（‘正在读取图片...‘）;

img_path_list = dir（strcat（pathname‘\*.png‘））;
img_num = length（img_path_list）;
imagedata = [];
if img_num >0
    for j = 1:img_num
        img_name = img_path_list（j）.name;
        temp = imread（strcat（pathname ‘/‘ img_name））;
        temp = imresize（temp[370370]）;
        temp = double（temp（:））;
 

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件         525  2017-07-01 11:58  PCA-SVM-master\multiSVM.m
     文件         606  2017-07-01 11:58  PCA-SVM-master\multiSVMtrain.m
     文件        1917  2017-07-01 11:58  PCA-SVM-master\test.m
     目录           0  2017-07-01 11:58  PCA-SVM-master\test\
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............此处省略40个文件信息