㈠ 稀疏表示和PCA演算法的關系是什麼
PCA是用來特徵提取和降維用的
㈡ 用於圖像壓縮的PCA演算法是基於協方差矩陣的還是基於相關系數矩陣 這兩種方法有什麼區別嗎
協方差矩陣呀 根據定義就可以知道兩者的不同呀 協方差本質是統計學里的最小方差吧
㈢ 主成分分析PCA演算法：為什麼要對數據矩陣進行均值化
個人覺得 去均值化是為了方面後面的協方差，去均值化後各維度均值為零，
協方差中的均值也就是零了，方便求解。
具體，假設矩陣A去中心化後得到B，那麼B的協方差就是B*B的轉置
㈣ 什麼「PCA演算法」。
有關圖像融合的一種線性演算法，在MATLAB中是一種演算法融合程序。
㈤ PCA的演算法是什麼
PCA是主成分分析法，目的就是對高維數據進行降維，提取主要成分。我也是最近才開始看這個的，我也不是很明白。網上應該有這方面的代碼。可以去程序員聯合開發網看看，http://www.pudn.com/downloads188/sourcecode/windows/detail882107.html
http://www.pudn.com/downloads102/sourcecode/graph/texture_mapping/detail415764.html
㈥ 如何用matlab實現pca演算法
可以在Matlab的simulink工具中插入"user_design"模塊，把代碼貼進去。然後在模塊的模擬輸入接"Chirp"或"Random Source"源，模擬輸出接"Spectrum Scope"，就能看出效果。
㈦ pca 演算法的源碼下載， pca演算法原理，理論基礎 演算法的解題步驟
是演算法的詳細描述！
如果需要源代碼的話
這里有！
㈧ C#中如何編寫PCA演算法代碼
PCA的處理步驟：
1，均值化
2，求協方差矩陣（我知道的有兩種方法，這是第一種，按部就班的求，第二種是：（A*A『/(N-1)））
3，求協方差的特徵值和特徵向量
4，將特徵值按照從大到小的順序排序，選擇其中最大的k個，然後將其對應的k個特徵向量分別作為列向量組成特徵向量矩陣
5，將樣本點投影到選取的特徵向量上
matlab實現源代碼
%PCA演算法，matlab實現
functionF=pcad(A,n)%A是M*N
%測試實例A=[2.5,0.5,2.2,1.9,3.1,2.3,2,1,1.5,1.1;2.4,0.7,2.9,2.2,3.0,2.7,1.6,1.1,1.6,0.9]
%結果F=[0.8280，-1.7776，0.9922，0.2742，1.6758，0.9129，-0.0991，-1.1446，-0.4380，-1.2238]
%PCA第一步：均值化
X=A-repmat(mean(A,2),1,size(A,2))%去均值
%PCA第二步：求特徵協方差矩陣
B=COV(X')%求協方差
%PCA第三步：求特徵協方差矩陣的特徵值和特徵向量
[v,d]=eig(B)%求特徵值和特徵向量
%PCA第四步：將特徵值按照從大到小的順序排序
d1=diag(d);%取出對角矩陣，也就是把特徵值提出來組成一個新的M*1的d1矩陣
[d2index]=sort(d1);%特徵值以升序排序d2是排序後的結果index是數排序以前的排名位置
cols=size(v,2);%特徵向量矩陣的列數
fori=1:cols%對特徵向量做相反位置的調整是個降序排列。這個過程把特徵值和特徵向量同時做相應的降序排列
vsort(:,i)=v(:,index(cols-i+1));%vsort是一個M*col(注:col一般等於M)階矩陣，保存的是按降序排列的特徵向量,每一列構成一個特徵向量
%vsort保存的是協方差矩陣降序後的特徵向量，為M*M階
dsort(i)=d1(index(cols-i+1));%dsort保存的是按降序排列的特徵值，是一維行向量，1*M
end%完成降序排列
M=vsort(:,1:n)%提取主成分量
%PCA第五步：將樣本點投影到選取的特徵向量上
F=(X'*M)'%最終的投影