matlab代码实现PCA+SVM

资 源 简 介

matlab代码实现PCA+SVM

详 情 说 明

主成分分析（PCA）结合支持向量机（SVM）是一种经典的图像分类流程。在MATLAB中实现这一方法，首先通过PCA对图像数据进行降维处理，去除冗余信息并保留主要特征，随后利用SVM进行分类训练和预测。

PCA阶段的核心是通过计算协方差矩阵的特征向量，选取前k个最大特征值对应的特征向量作为投影矩阵。这一步骤显著降低了数据维度，同时保留了图像的主要特征。在MATLAB中，可以借助内置函数如pca或手动实现特征分解来完成。

降维后的数据输入到SVM分类器中进行训练。SVM通过寻找最优超平面来实现分类，特别适合处理高维数据。MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox提供了fitcsvm函数，可以方便地配置核函数（如线性核或RBF核）并优化参数。

在Yale人脸库上的测试中，PCA+SVM的组合表现优异。Yale库包含不同光照和表情变化的人脸图像，通过PCA降维后，SVM能够有效捕捉关键特征，实现高准确率的分类。这一流程不仅适用于人脸识别，也可推广到其他图像分类任务中。