LDA分类matlab代码-OHSU-Capstone-2021

压缩包里的lda+knn.zip是我最近翻出来的一个挺实用的资源，适合想在 MATLAB 里搞搞降维加分类的朋友。LDA负责把维度高的数据压缩得更清晰，交给KNN去判断分类。整体流程顺，代码也不复杂，适合学习也适合改成自己的小项目用。 lda_trans.m主要搞定线性变换，把数据从原始空间丢进一个更有辨识度的空间里。前面会先下数据，就是算均值、协方差什么的，用个公式算出投影向量，投影完就能丢给 KNN 用了。 knn_predict.m做的就是 K 最近邻分类，原理简单，谁离得近就跟谁一类。一般我用它来做对比实验挺方便的，直接能跑结果。还有arrDataMat.m估计是做数据预的，simit

LDA人脸辨识matlab程序代码！

Jonathan Huang编写的LDA程序，提供Matlab代码实现。

线性判别的老牌方法 LDA，结构清晰、速度快，适合你在大数据场景下做基础分类任务用着挺顺手的。想搞点更花样的？QDA、FDA、PDA 和 MDA 这些扩展版本也能满足你，尤其是面对非线性数据或者类别分布复杂时，简直救命。像 FDA 用核函数绕过线性限制，MDA 还能混合分布。你可以根据数据情况灵活选择，工具箱装几个不吃亏。代码简单，逻辑直观，用起来还是蛮省心的。

MATLAB中的LDA分类代码是机器学习中的一种简单实现方法，可用于人脸和手写数字的识别。

LDA分类算法是一种在人脸识别和表情识别中广泛应用的技术。它通过分析数据中的潜在语义结构，有效地提取和分类特征，从而实现精准的识别和分类。

本项目通过Gibbs采样推理实现LDA（潜在狄利克雷分配）。 优势： 契合度 加速Gibbs采样过程 参考： @article {heinrich2005parameter，title = {用于文本分析的参数估计}，作者= {Heinrich，G.}，journal = {Web：，year = {2005}}} 注意： Gibbs采样速度较慢，难以检查收敛性。 结果不佳，可能是语料库规模较小所致。 不同运行的结果可能有很大差异。 主题建模工具： David Blei的收藏 UMass的Mallet 斯坦福主题建模工具箱 Mark Steyvers和Tom Griffiths编写

图像识别示例 本示例展示了如何使用奇异值分解（SVD）和线性判别分析（LDA）进行图像识别，基于Nathan Kutz教授的Coursera课程。该示例加载包含80只狗和80只猫的训练数据，图像为64x64的黑白格式，构成4096x80的矩阵。 运行示例时，使用Octave或Matlab（建议使用Matlab分支），在相应目录中运行main.m，将生成图形并显示测试结果。成功率应在81.25%左右，指示测试数据集的运行情况。 数据处理 加载的数据经过边缘检测处理，使用dc_edges.m方法对结果进行优化。以下是示例代码的核心逻辑：1. 读取训练数据并进行矩阵化处理。2. 对图像进行边缘检测以

本示例展示了吉布斯采样的MATLAB代码，用于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的实现。代码主要涉及参数设置和迭代过程，确保有效性和准确性。请参考以下实现细节。