Reducción de la dimensionalidad PCA

Question

Dec 12, 2013, 06:19 PM

pca linear-algebra matlab machine-learning dimensionality-reduction

Reducción de la dimensionalidad PCA

Estoy tratando de realizarPCA Reduciendo 900 dimensiones a 10. Hasta ahora tengo:

covariancex = cov(labels);
[V, d] = eigs(covariancex, 40);

pcatrain = (trainingData - repmat(mean(traingData), 699, 1)) * V;
pcatest = (test - repmat(mean(trainingData), 225, 1)) * V;

Dóndelabels Son etiquetas 1x699 para caracteres (1-26).trainingData Es 699x900, datos de 900 dimensiones para las imágenes de 699 caracteres.test es 225x900, 225 caracteres de 900 dimensiones.

Básicamente, quiero reducir esto a 225x10, es decir, 10 dimensiones, pero estoy un poco atascado en este punto.