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내가 추출 기능에 대한 MATLAB과 LBP을 사용하고

을 줄여 LBP 연산자를 개선하지만, 정확도는 LBP에서 어떻게 기능 치수

어떻게 기능 쓰레기통을 줄일 너무 낮 하는가?

많은 감사.

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크기가 너무 큰 문제인 이유는 무엇이라고 생각하십니까? – QED

답변

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이렇게하려면 pcares 함수를 사용하십시오. PCA 잔차에 대한 pcares 약자

[residuals, reconstructed] = pcares(X, ndim); 

residualsn-by-p 매트릭스 Xndim 주요 구성 요소를 유지하여 얻은 잔류를 반환합니다. X데이터 행렬 또는 데이터가 포함 된 행렬입니다. X의 행은 관측치에 해당하고 열은 변수입니다. ndim은 스칼라이고 p보다 작거나 같아야합니다. residualsX과 같은 크기의 행렬입니다.

reconstructedndim 입력을 기반으로 감소 된 치수 데이터를 갖습니다. reconstructed은 여전히 ​​원래 크기 인 X입니다. 따라서 첫 번째 ndim 열을 선택할 수 있으며 ndim으로 지정된 지형지 물의 크기 수를 사용하여 지어진 지형지 물에 해당합니다. 즉 같은 :

reduced = reconstructed(:,1:ndim); 

, reducedndim 치수로 치수로 감소 된 데이터가 포함됩니다.

작은 주

당신은 pcares을 실행하기 위해 통계 도구 상자가 필요합니다. 그렇지 않으면이 방법이 작동하지 않습니다.

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고마워요. – Hamed

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@ user3777182 - 오신 것을 환영합니다. 도움이 되었다면 제 대답을 수락하는 것을 고려해보십시오. – rayryeng

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당신은 LBP operator.so에 의해 추출 된 480 (rows) * 256 (columns)을 가지고 있습니다. 이것은 유사성 매트릭스를 검증 시나리오에 적용 할 필요가 있습니다. 예를 들면 벡터 1은 벡터 0을주고 벡터 2는 점수를 줄 것입니다. – Hamed