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  • Matlab关于LDA人脸识别-lda.m 请问谁有一些关于 LDA 人脸识别的源程序!谢谢大家了!
  • 各位大神们,我最近用MATLAB实现LDA,但是它的输入数据模式是id:count,即输入的是每个词在文档中出现的次数,而我现在有个现成的文档-词语概率矩阵,把这个当作输入,程序运行不起来,因为手头的这个程序是在词频的...
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    %LDA 线性判别分析,以两个类别数目为例
    function [w,c] = myLDA(X,Y) %X-数据矩阵,Y-类标签
    idx0 = find(Y==0);idx1 = find(Y==1);
    [n0 nn0]= size(idx0);[n1 nn1] = size(idx1);
    X0 = X(idx0,:);X1 = X(idx1,:);
    Sb = (X0'*ones(n0,1)/n0-X1'*ones(n1,1)/n1)*(X0'*ones(n0,1)/n0-X1'*ones(n1,1)/n1)';
    Sw = X0'*(eye(n0)-ones(n0)/n0)*X0+X1'*(eye(n1)-ones(n1)/n1)*X1;
    [w,c]=eig(Sb,Sw);
    
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  • LDA详解及其matlab代码

    热门讨论 2015-03-25 10:35:26
    主题模型(Topic Model)LDA详解及其Matlab代码
  • lda算法matlab实现

    2021-04-20 04:37:23
    MATLAB 与控制系统仿真实践 第6章 MATLAB GUI程序设计初步 MATLAB与控制系统仿真实践, 北京航空航天大学出版社,2009.8. 在线交流,有问必答 引言 MATLAB的GUI程序......1 MATLAB 模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型...

    MATLAB 与控制系统仿真实践 第6章 MATLAB GUI程序设计初步 MATLAB与控制系统仿真实践, 北京航空航天大学出版社,2009.8. 在线交流,有问必答 引言 MATLAB的GUI程序......

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    [4]何国辉, 甘俊英.PCA-LDA 算法在性别鉴别中得应用[J].中国图像图...

    该算法通过PCA算法求得训练 样本的特征子空间,并在此基础上计算LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合,获得PCA—LDA 算法的融合特征空间。...

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    地提供给你一个 “两全其美”地方法,因为他们可以用一个命令读入混合地和数值数据( 地做法), 并且你可以改变他们以匹配你特定地应用(如同 做到地).例子:LDAYt......

    里面囊括了几乎所有的数据降维算法: - Principal Component Analysis ('PCA') - Linear Discriminant Analysis ('LDA') - Independent Component Analysis ('ICA')......

    实现一种基于线性判别分析(LDA)的人脸识别算法,完成 以下任务: <1> 查询文献,了解子空间投影的的目的,LDA 算法的原理以及数据投影到最优 子空间的具体过程; <2......

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    改进的 R-LDA 算法解决 了在所有 FR 中出现的小样本容量(SSS)问题,同时,ANN 对于检测人脸的正面图 像很有用处.在 ORL 及 FERET 人脸数据库上进行了实验,......

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    end %% Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction % X = [Train;Test]; % no_dims = round(intrinsic_dim(X, 'MLE')); % % 'PCA' 'LDA' 'MDS' ......

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  • LDA算法(MATLAB实现)

    热门讨论 2012-11-06 16:02:33
    matlab写的LDA代码,比较好用!
  • LDA分类器 MATLAB

    2015-02-22 00:30:57
    LDA(Linear discriminate analysis) 分类器 。写成了MATLAB函数,效果还不错。
  • LDAmatlab实现

    2013-03-15 16:32:10
    用于铜浮选工况识别的,多类训练集的线性判别分析源代码(matlab
  • 题目如下:代码实现LDA如下:LDA.mclearclc% 生成training sampleMU1 = [6 10]';MU2 = [6 20]';SIGMA1 = [2 4; 4 9];SIGMA2 = [2 4; 4 9];M1 = mvnrnd(MU1,SIGMA1,1000);M2 = mvnrnd(MU2,SIGMA2,1000);M...

    承接这个PCA的练习,还有一个关于LDA的几何表示。

    题目如下:

    4f6156f80c4546bad5b2b55e71d1177a.png

    代码实现LDA如下:LDA.m

    clear

    clc

    % 生成training sample

    MU1 = [6 10]';

    MU2 = [6 20]';

    SIGMA1 = [2 4; 4 9];

    SIGMA2 = [2 4; 4 9];

    M1 = mvnrnd(MU1,SIGMA1,1000);

    M2 = mvnrnd(MU2,SIGMA2,1000);

    M = [M1;M2];

    m0 = mean(M);

    m1 = mean(M1);

    m2 = mean(M2);

    %between-class scatter matrix-->SB

    SB = (length(M1)/length(M)).*(m1-m0)'*(m1-m0)+(length(M2)/length(M)).*(m2-m0)'*(m2-m0);

    %within-class scatter matrix -->SW

    WM = [0 0; 0 0];

    m = [m1;m2];

    for(i=1:2)

    for (j=(i-1)*1000+1:i*1000)

    WM = WM + (M(j,:)-m(i,:))'* (M(j,:)-m(i,:));

    end

    end

    SW = (WM)/length(M);

    %求最大特征值及其对应的特征向量

    [V,D] = eig(inv(SW)*SB);

    u = V(:,2);

    v = u*(1/sqrt(u'*SW*u));

    for (i=1:2000)

    VD(i,:) = dot(v,M(i,:))*v';

    end

    %画在同一坐标系下

    plot(VD(:,1),VD(:,2),'.',M1,M2,'.')

    输出如下:

    7e2d2fa4bec9fdadc432951cdca5c7f4.png

    可以和上一次的PCA比较一下。

    执行如下命令(之前已经写了PCA.m和LDA.m):

    96038eb323adcf7951ba4fe9c99895f6.png

    输出:

    c8aa0ccc68ce9cae5d843f9151bbe776.png

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    LDA模型后验概率
    对以上公式做下面五点解释:
    在这里插入图片描述
    注:上述内容引用了https://blog.csdn.net/L__ear/article/details/97042751部分内容
    其中matlab代码如下所示:
    `alpha=ones(1,L)(50/L+1);
    beta=ones(1,V)1.01;
    Z=zeros(M,V);
    for m=1:M
    for n=1:w(m)
    Z(m,n)=randperm(L,1);
    n1(Z(m,n),n)=n1(Z(m,n),n)+1;
    n2(m,Z(m,n))=n2(m,Z(m,n))+1;
    end
    end
    iter_time=1;
    while iter_time<step
    for m=1:length(w)
    for n=1:w(m)
    n2(m,Z(m,n))=n2(m,Z(m,n))-1;
    n1(Z(m,n),n)=n1(Z(m,n),n)-1;
    for k=1:L
    p_back(k)=[(n1(k,n)+beta(n)-1)/(sum(n1(k,:)+beta)-1)]
    [(n2(m,k)+alpha(k)-1)/(sum(n2(m,:)+alpha)-1)];
    end
    if sum(p_back)==0
    p_back=ones(1,L)
    (1/L);
    else
    p_back=p_back/sum(p_back);
    end
    k=randsrc(1,1,[1:18;p_back]);
    if Z(m,n)~=k
    Z(m,n)=k;
    end
    n2(m,Z(m,n))=n2(m,k)+1;
    n1(Z(m,n),n)=n1(k,n)+1;
    iter_time=iter_time+1;
    end
    end
    end
    theta=zeros(M,L);
    phi=zeros(L,V);
    for m=1:M
    for k=1:L
    theta(m,k)=(n2(m,k)+alpha(k))/(sum(n2(m,:)+alpha));
    end
    end
    for k=1:L
    for t=1:V
    phi(k,t)=(n1(k,t)+beta(t))/(sum(n1(k,:)+beta));
    end
    end

    end

    其中L代表主题数量,代码是经过修改的,应该是正确的,但是真正实践起来需要对数据做预处理的。

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