上一节介绍了主成分分析应用于2维数据。现在使用高维的图像数据来试试效果。
原始图像如图1所示。
图1
每个图片都是12*12的小patch，原始数据是一个144*10000的矩阵x。
在使用了PCA旋转之后，可以检查一下此时的协方差矩阵是否已经成功变成对角阵了，如图2所示。
avg=mean(x,1);
x=x-repmat(avg,size(x,1),1);
xRot = ze...
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2014-08-11 21:28:52
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前一部分的求解用Hinton的CD算法即可，后一部分的求解即在前一部分的前提下，加入： %%加入SparsepenaltyR.delta=mean(mean(h0,1)-R.sparseP).*mean(h0.*(1-h0),1);R.deltaW=(v0'*repmat(R.delta,minib...
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2014-07-16 16:13:44
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要完成的任务是，加载一个保存在txt文件中的矩阵， 并把它扩大10倍，并且要再次保存回去 %加载txt文件 >load(‘Matrix.txt’); %扩大10倍 repmat(Matrix,row column) % 这里的matrix 参数是要对其进行修改的matrix， 其中row是要新建的一...
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2014-06-15 22:02:20
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