matlab中主成分分析算法（PCA）详解，附上人脸识别的具体实例.pdf
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2023-07-16
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matlab
中主
成
分分
析
算
法
（
PCA
）
详
解
，
附
上
⼈
脸
识
别
的
具
体
实
例
本
次
我
将
为
您
介
绍
Matlab
中主
成
分分
析
（
PrincipalComponentAnalysis,PCA
）
算
法
，
包
括
其
在
⼈
脸
识
别
中
的
应
⽤
。
同
时
，
我
也
会
给
出
⼀些
具
体
的
样
例
和
代
码
实
现
。
PCA
是
⼀
种
常
⻅
的
数
据
降
维
⽅
法
，
它
可
以
将
⾼
维
数
据
映
射
到
低
维
空
间
中
，
同
时
保
留
数
据
的
主
要
特
征
。
这
种
⽅
法
通
常
⽤
于
数
据
降
维
、
数
据
可
视
化
、
噪
声
过
滤
、
特
征
提
取
等
领
域
。
在
⼈
脸
识
别
中
，
PCA
可
以
⽤
于
将
⾼
维
的
⼈
脸
图
像
数
据
降
维
，
从
⽽
提
⾼
分
类
和
识
别
的
准
确
性
。
下
⾯
是
Matlab
中
PCA
算
法
的
具
体
实
现
步
骤
：
1.
数
据
预
处
理
：
将
数
据
集
中
每
⼀
维
的
数
据
进
⾏
零
均
值
化
，
即
将
每
个
维
度
的
平
均
值
减
去
该
维
度
上
所
有
数
据
的
平
均
值
。
2.
计
算
协
⽅
差
矩
阵
：
将
零
均
值
化
后
的
数
据
集
计
算
协
⽅
差
矩
阵
。
3.
计
算
协
⽅
差
矩
阵
的
特
征
值
和
特
征
向
量
：
使
⽤
Matlab
中
的
eig
函
数
计
算
协
⽅
差
矩
阵
的
特
征
值
和
特
征
向
量
。
4.
选
择
主
成
分
：
将
特
征
向
量
按
照
对
应
的
特
征
值
从
⼤
到
⼩
进
⾏
排
序
，
选
取
前
k
个
特
征
向
量
作
为主
成
分
。
5.
数
据
降
维
：
将
原
始
数
据
⽤
选
出
的
主
成
分
进
⾏
线
性
变
换
，
得
到
降
维
后
的
数
据
。
下
⾯
是
⼀个
具
体
的
实
例
。
假
设
有
⼀个
3
维
数
据
集
，
其
中
包
含
5
个
样
本
：
data = [1, 2, 3;
4, 5, 6;
7, 8, 9;
10, 11, 12;
13, 14, 15];
1
2
3
4
5
⾸
先
，
我
们
需
要
将
数
据
进
⾏
零
均
值
化
：
mean_data = mean(data);
data_zero_mean = data - mean_data;
1
2
然
后
，
我
们
可
以
计
算
协
⽅
差
矩
阵
：
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