MATLAB图像特征降维系统：PCA与KPCA算法可视化工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现PCA与KPCA两种图像特征降维算法，支持高维图像数据的特征提取与二维/三维可视化分析，适用于人脸识别、图像分类等场景的算法对比研究。

详 情 说 明

基于PCA与KPCA的图像特征降维与可视化分析系统

项目介绍

本项目实现了一个专门用于图像数据特征降维与可视化分析的系统，集成了主成分分析（PCA）与核主成分分析（KPCA）两种经典降维算法。系统能够处理高维图像数据，通过特征提取和降维实现数据的低维可视化，便于用户直观分析图像特征分布。该系统适用于人脸识别、图像分类等多种计算机视觉场景，并提供算法性能对比分析功能。

功能特性

• 多算法支持：同步实现PCA线性降维与KPCA非线性降维
• 灵活数据处理：支持JPEG、PNG等多种图像格式，可自定义图像尺寸标准化
• 参数化配置：提供核函数选择（线性核、多项式核、高斯核等）与目标维度设置
• 可视化分析：生成特征值分布图谱和二维/三维特征空间散点图
• 性能评估：输出算法性能对比报告，包含方差解释率、计算时间等指标
• 重构评估：提供重构图像质量评估结果，直观显示降维效果

使用方法

1. 准备图像数据：将图像数据集放置在指定目录，支持多类别子目录结构
2. 配置参数：设置图像尺寸标准化参数、选择核函数类型、指定降维目标维度
3. 运行分析：执行主程序启动降维分析流程
4. 查看结果：获取降维后的特征向量矩阵、可视化图表和性能报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议4GB以上（根据图像数据量调整）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，主要包括图像数据的批量读取与标准化预处理、PCA与KPCA降维算法的参数化实现、降维后特征向量的计算与提取、多维数据的可视化展示（涵盖二维/三维散点图与特征值分布图谱）、算法性能指标的对比分析以及图像重构质量评估等功能模块。通过该文件可完成从数据输入到结果输出的完整分析流程。