%?Fisherface?for?Recognition
function?[?ProjectedTrainSamplesProjectedTestSamples?]=LDA_zq（TrainSamples?TestSamplesClassNum）?

c?=?ClassNum;?%?類別數
ni?=?2*size（TrainSamples2）/c;??%?每類樣本數
smalle?=?10.^（-5）;??%?一個小數字閾值
nitr?=?ni/2;?%?每類一半樣本作為訓練樣本
nite?=?ni?-?nitr;?%?其余一般作為測試樣本
trsize?=?nitr*c;?%?訓練樣本總數?N
tesize?=?size（TestSamples2）;?%?測試樣本總數

x?=?TrainSamples;?
xm?=?mean（x2）;?

x?=?x?-?repmat（xm1trsize）;?%?訓練樣本及中心化??
????
%%PCA
[w?e?explain]?=?pcacov（x‘*x）;
r?=?length（find（e>smalle））;
w?=?w（:1:r）;?e?=?e（1:r）;?w?=?x*w*diag（1./sqrt（e））;?%?SVD方法求解PCA
x0?=?w‘*x;????%?將訓練樣本投影到PCA子空間?這里w?即為W_pca

xt0?=?w‘*（TestSamples?-?repmat（xm1tesize））;??%?同樣地，將測試樣本投影到PCA子空間?????????
clear?xm;??clear?w;?clear?x;
????
dim?=?trsize-c;????%?Fisherface方法要求將PCA子空間的維數取為N-c
x?=?x0（1:dim:）;?
xm?=?mean（x2）;?
Hw?=?[];?mi?=?[];?
????
%LDA?
for?i?=?1:c
???xi?=?x（:（i-1）*nitr+1:i*nitr）;?mi（:i）?=?mean（xi2）;??Hw?=?[Hwxi-repmat（mi（:i）1nitr）];??clear?xi;
end
Sw?=?Hw*Hw‘;??%?計算類內散布矩陣Sw
clear?Hw;
Hb?=?mi?-?repmat（xm1c）;?Sb?=?nitr*Hb*Hb‘;???????clear?Hb;?%?計算類間散布矩陣Sb
[w?e]?=?eig（inv（Sw）*Sb）;??%?求解?Sb?*?w?=?lamda?*?Sw?*?w
e?=?diag（e）;?re?=?find（imag（e）==0?&?real（e）>smalle）;??e?=?e（re）;?w?=?w（:re）;
[e2?id]?=?sort（e）;?w2?=?w（:id）;??e?=?flipud（e2）;?w?=?fliplr（w2）;???????clear?e2;?clear?w2;
r?=?length（e）;?%?r?是最終LDA子空間的維數，一般情況下等于c-1
????
xproj0?=?w‘*x;?%?將訓練樣本進一步降維到LDA子空間，這里w?即為W_lda
xtproj0?=?w‘*xt0（1:dim:）;?%?同樣地，將測試樣本進一步降維到同樣的LDA子空間
????
prj?=?r;?????%?Dimensionality?of?the?final?subspace
xproj?=?xproj0（1:prj:）;????%?最終被降維后的訓練樣本
xtproj?=?xtproj0（1:prj:）;??%?最終被降維后的測試樣本

ProjectedTrainSamples=xproj;
ProjectedTestSamples=xtproj;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1889??2010-03-25?15:08??LDA_zq.m

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????1889????????????????????1