function?[pcaA?V]?=?fastPCA（?A?k?）
%?快速PCA
%
%?輸入：A?---?樣本矩陣，每行為一個樣本
%??????k?---?降維至?k?維
%
%?輸出：pcaA?---?降維后的?k?維樣本特征向量組成的矩陣，每行一個樣本，列數?k?為降維后的樣本特征維數
%??????V?---?主成分向量

[r?c]?=?size（A）;

%?樣本均值
meanVec?=?mean（A）;

%?計算協方差矩陣的轉置?covMatT
Z?=?（A-repmat（meanVec?r?1））;
covMatT?=?Z?*?Z‘;

%?計算?covMatT?的前?k?個本征值和本征向量
[V?D]?=?eigs（covMatT?k）;

%?得到協方差矩陣?（covMatT）‘?的本征向量
V?=?Z‘?*?V;

%?本征向量歸一化為單位本征向量
for?i=1:k
????V（:i）=V（:i）/norm（V（:i））;
end

%?線性變換（投影）降維至?k?維
pcaA?=?Z?*?V;

%?保存變換矩陣?V?和變換原點?meanVec
%?save（‘Mat/PCA.mat‘?‘V‘?‘meanVec‘）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件?????????717??2017-03-30?11:13??PCA主成分分析實現方法Matlab\fastPCA.m
?????文件????????1019??2017-03-30?16:30??PCA主成分分析實現方法Matlab\testPCA.m
?????文件????49033020??2017-03-30?16:27??PCA主成分分析實現方法Matlab\精通MATLAB數字圖像處理與識別?張錚.pdf
?????文件??????????66??2017-03-30?16:30??PCA主成分分析實現方法Matlab\說明.txt
?????目錄???????????0??2017-03-30?16:30??PCA主成分分析實現方法Matlab\