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x
矩阵求逆后就有: Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
Results may be inaccurate. RCOND = 3.631628e-022
代码(求逆那我标明了):
load orl_faces %加载orl数据库faces
a=faces; %644*400
%取出所有训练图像y 是644*200
y=[];
for i=1:40
for j=1:5 %相当于 for(i=0;i<mm;i++)
y=[y a(:,(i-1)*10+j)]; %a(:,(i-1)*10+j)是一个列向量 y=[y a(:,(i-1)*10+j)]就是很多列向量组成一个矩阵x
end
end
%估计总体的协差阵ST
a2=y'; %转置
yy=mean(a2); %求均值,yy:1*644
xmean=[];
for i=1:5*40
xmean=[xmean; a2(i,:)-yy];
end
xmean= xmean';
M= xmean* xmean';
M=(1/5*40)*M; % M为总体协差阵 M是ST
%求SB
x=[];
ymean=[];
for i=1:40
for j=1:5 %相当于 for(i=0;i<5;i++)
x=[x a(:,(i-1)*10+j)]; %a(:,(i-1)*10+j)是一个列向量 x=[x a(:,(i-1)*10+j)]就是很多列向量组成一个矩阵x
end
a1=x'; %转置
xx=mean(a1); %求均值,xx:1*644
ymean=[ymean;a1(i,:)-xx];
end
ymean= ymean';
N= ymean* ymean';
N=(1/40)*N;%N是SB
S=M-N;%S是SW
a3=[];
f=inv(S);%算矩阵SW的逆矩阵
a3=f*N;%SW的逆乘以SB
[v,d]=eig(a3);
l=orth(v);
Y=sort(l);
Z=[];
for i=1:39
Z=[Z Y(:,i)];
end
w=Z;
B=w'*x;%将644维的X投影到39维的Y上
%输入查询图像p
accu=0;
for m=1:40
for n=6:10
p=a(:,(m-1)*10+n);
%计算查询图象p的投影坐标
Q=w'*p;
% 计算出p与所有样本图象X间的欧几里得距离
distance=[];
for k=1:size(B,2)
e=Q-B(:,k);
temp=sqrt(sum(e.^2));
mag=temp;
distance=[distance mag]; %数组distance存放距离
end
[dist index2]=sort(distance);
%最近邻域判别法
class=ceil(index2(1)/5); % ceil向正取整,class:距离最近的类别
if class==m;
accu=accu+1; %记录识别成功次数
end
end
end
accuracy=(accu/200)*100
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