LDA 的matlab源码实现

资 源 简 介

LDA 的matlab源码实现

详 情 说 明

线性判别分析（LDA）是一种经典的监督降维方法，特别适用于图像特征提取任务。Jonathan Huang编写的Matlab实现因其正确性和实用性在学术界被广泛引用，以下是该实现的核心思路解析：

算法要点 类间散布矩阵计算：通过计算不同类别均值向量的外积，衡量类别间的分离程度。 类内散布矩阵构建：汇总每个类别样本与其类中心的协方差，反映类内数据紧凑性。 广义特征值分解：求解类间矩阵与类内矩阵的广义特征向量，投影矩阵由最大特征值对应的特征向量组成。

实现优势 内置正则化处理：通过添加微小单位矩阵避免类内矩阵奇异问题 自动维度选择：根据非零特征值数量确定最优降维维度 兼容图像数据：支持二维矩阵直接输入，自动展开为向量形式

应用建议 人脸识别中可配合PCA进行级联降维 高维图像特征（如HOG、SIFT）降维时建议先归一化 小样本场景需调整正则化参数防止过拟合

该实现避免了开源工具包（如PRTools）的接口复杂性，适合嵌入到自定义图像处理流程中。实际使用时需注意标签矩阵需为列向量格式，且类别数应小于特征维度以保证矩阵可逆性。