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特定の車のN 個の画像があり、それぞれの約40 個のコーナー/エッジが検出され、行列に格納されている車両分類のプロジェクトに取り組んでいますMAT[40x2]。
だから私はNMATNx(40x2)と言うマトリックスを作成しました

pca(mat)この 3D マトリックスを入力またはprincomp(mat)関数として使用する方法がわかりません。

ただし、pca とは何か、その計算方法は知っていますが、使用方法だけはわかりません。

誰でも私に簡単なウォークスルーを提供できますか

また、PCA は、他のデータと共に matlab pca 関数を使用した後、Eigen_Values、Eigen_Vectors、および主成分を返します。

しかし、ニューラル ネットワークは入力として行列ではなくベクトルのみを受け取るため、pca 関数を使用して一部のデータを取得した後、何を NN に入力する必要がありますか? (これらの主成分を使用して 1D 特徴ベクトルを作成する方法がわかりません)

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reshape行と80列の2Dマトリックスにする必要があるNため、各画像は、次元を減らしたい80次元空間の点としてモデル化されます。ANN の観点からは、入力が「自然な」2 次元レイアウトであることは重要ではありません。その情報は ANN によって処理されないため、「破棄」することができます。

あなたの質問の2番目の部分については、ANNは実際にはベクトル入力を受け取りますが、トレーニングするにはそれらのいくつかを必要とするため、トレーニング関数はおそらく入力の行列を受け取ります。pcaその行列は、データ行列と、対応する固有値に従って から選択した主成分との積です。

これは、簡単でハイレベルなウォークスルーでした...

于 2013-11-06T21:59:17.187 に答える