图像特征降维

图像数据挖掘中基于概念格的高维特征降维研究

在图像数据挖掘中，高维图像特征数据通常会增加数据处理的复杂性。为了解决这一问题，提出了一种基于概念格的图像特征降维算法。该算法通过将图像的HSV颜色特征转换为图像形式背景，并对背景的概念格进行属性约简，以有效降低数据维度。实验结果表明，这种降维方法不仅有效，而且比传统的主成分分析方法具有显著优势。

数据挖掘 12 2024-08-13

探索无监督学习：聚类、降维与特征提取

无监督学习是一类强大的机器学习方法，其核心在于从无标签数据中学习内在结构和模式。常见的无监督学习技术包括： 聚类分析: 将数据点划分为不同的组，使得组内相似度高，组间相似度低。 主成分分析 (PCA): 一种降维技术，通过线性变换将原始数据映射到低维空间，保留数据的主要特征。 稀疏编码与学习: 通过学习一组基向量，将数据表示为这些基向量的稀疏线性组合，从而实现特征提取和降维。

算法与数据结构 10 2024-05-19

Matlab主成分分析数据降维与特征提取方法

基于 Matlab 的主成分代码，结构清晰，运行稳定，适合数据降维和特征提取场景。适合做图像识别或大规模多维数据的同学参考一下，配套资料也比较丰富，扩展性也强。

统计分析 0 2025-06-30

详解LDA与PCA的特征降维方法及matlab实例演示

详细解析了线性判别分析（LDA）与主成分分析（PCA）的特征降维原理与方法，并结合实际分类示例，使用matlab进行了详细演示，展示了如何利用matlab生成散点图。

Matlab 8 2024-08-28

图像特征的数学描述

这份程序是MATLAB代码，包含了图像及其特征的完整描述。

Matlab 17 2024-07-27

图像特征色彩与质地分析

从图像中提取色彩和质地特征，形成相应的色彩和质地直方图。这些特征分析可以帮助理解图像的视觉表现及其在不同应用中的潜在用途。

Matlab 15 2024-10-01

MATLAB实现图像HOG特征抽取

这个程序利用MATLAB实现了图像的HOG特征抽取，效果非常显著。

Matlab 12 2024-08-05

使用Gabor滤波提取图像纹理特征

在人脸识别领域的图像处理中，使用Matlab编写了基于Gabor滤波的程序代码。

Matlab 13 2024-08-22

图像纹理方向特征的提取方法

图像特征提取的重要方法之一是纹理方向特征的提取，该方法利用代码有效地从图像中提取水平和垂直方向的纹理信息，具有显著的效果。

Matlab 13 2024-10-01

基于SIFT特征的图像配准方法

尺度不变特征变换（SIFT）算法成功解决了这一问题，SIFT特征不仅具有旋转和尺度不变性，还对噪声、视角变化和光照变化等具有优良的稳健性。

Matlab 14 2024-07-27