降维技术
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基于PCA主成分分析的图像自动分类识别系统
本项目旨在利用MATLAB平台开发一套基于主成分分析（PCA）算法的图像自动分类方案。该方案重点解决高维图像数据在计算过程中的维度灾难问题，通过对图像样本矩阵进行标准化预处理和协方差矩阵的特征值分解，从中提取出能够代表原始图像主要特征的正交向量组，即主成分。 系统首先将输入的图像集转化为一维向量并构建样本矩阵，随后通过计算样本均值并去除直流分量来保证数据的中心化。利用计算得到的特征值来评估各个主成分的信息贡献度，根据预设的累积贡献率阈值筛选出最优的特征子空间。在训练阶段，算法将所有训练样本投影至该子空间， -
基于余弦距离的K-means聚类分析系统
该项目利用MATLAB开发环境，实现了专门针对向量方向相似性而设计的余弦距离聚类分析工具。其核心功能是应用K-means算法对多维数据集进行分组，核心度量法则从常规的欧氏距离替换为余弦距离，即通过计算样本向量间夹角的余弦值来定义距离。这种聚类方式在处理诸如文档特征向量、音频指纹识别、以及用户评分矩阵等数据时具有极大优势，因为它对向量的模长不敏感，能准确捕捉特征之间的比例关系。系统流程包括：加载并预处理初始数据，根据余弦距离准则初始化中心点，进入迭代过程并根据目标函数的最小化不断重新分配样本并更新中心点，直
