文件帮助中心
重建ICA的特征提取
重建应用重建独立分量分析(RICA)来学习将输入预测器映射到新预测器的转换。
重建
创建一个重建通过使用的对象r功能。
r
展开全部
FitInfo.
此属性是只读的。
拟合历史,作为一个有两个领域的结构返回:
迭代- 从最终迭代到0的迭代号。
迭代
客观的- 每个相应迭代的目标函数值。迭代0对应于任何拟合之前的初始值。
客观的
数据类型:塑造
塑造
initialTransformweights.
P.
问:
初始功能转换权重,返回为aP.-经过-问:矩阵,其中P.是通过的预测器数量X和问:是您想要的功能数量。这些权重是传递给创建功能的初始权重。数据类型在培训数据时是单一的X单身。
X
数据类型:单身的|双倍的
单身的
双倍的
模特分析者
培训模型的参数,作为结构返回。该结构包含对应于此的字段的子集r在模型创建期间生效的名称值对:
iterationlimit.
verboylevel.
lambda.
标准化
对比度
梯度特拉
StepTolerance.
有关详细信息,请参阅r名称,价值对。
名称,价值
亩
1
预测指标意味着标准化时,返回A.P.-经过-1向量。这个属性是非空的标准化名称值对是真的在模型创造。该值是培训数据中预测器手段的矢量。数据类型在培训数据时是单一的X单身。
真的
nongaussianityindicator.
不高斯的来源,作为长度返回 -问:矢量±1。
nongaussianityindicator(k)= 1方法r模特K.作为子高斯的来源。
nongaussianityindicator(k)= 1
K.
nongaussianityindicator(k)= -1方法r模特K.Th Source作为超级高斯,尖峰为0。
nongaussianityindicator(k)= -1
数据类型:双倍的
numlearnedfeatures.
输出功能数量,作为正整数返回。这个值是问:参数传递给创建函数,这是要学习的所请求的功能数。
numpredictors.
输入预测器的数量,作为正整数返回。该值是通过的预测器数量X到创建功能。
Sigma.
标准化时的预测标准偏差,作为a返回P.-经过-1向量。这个属性是非空的标准化名称值对是真的在模型创造。该值是培训数据中预测标准偏差的矢量。数据类型在培训数据时是单一的X单身。
变换重量
功能转换权重,返回为aP.-经过-问:矩阵,其中P.是通过的预测器数量X和问:是您想要的功能数量。数据类型在培训数据时是单一的X单身。
变形
全部收缩
加载SampleImagePatches.图像补丁。
SampleImagePatches.
data = load('samemimagepatches');大小(data.x)
ans =.1×25000 363.
有5,000个图像修补程序,每个图像补丁包含363个功能。
从数据中提取100个功能。
RNG.默认重复性的%q = 100;mdl = rica(data.x,q,'iterationlimit',100)
警告:求解器LBFGS无法收敛到解决方案。
MDL = reconstriceica ModelParameters:[1x1 struct] NumPredictors:363 NumLearnedfeatures:100 mu:[] Sigma:[] FitInfo:[1x1 struct]变换性:[363x100双] InitialTransformweights:[] Nongaussianityindicator:[100x1双]属性,方法
r出现警告,因为它由于达到迭代限制而停止,而不是达到梯度大小的限制或梯度大小限制。您仍然可以通过调用返回对象中的学习功能变形功能。
r|Sparsefilt.|SparseFiltering.|变形
Sparsefilt.
SparseFiltering.
系统上存在此示例的修改版本。你想打开这个版本吗?
您单击了与此MATLAB命令对应的链接:
在MATLAB命令窗口中输入它来运行命令。Web浏览器不支持MATLAB命令。万博1manbetx
选择一个网站,以便在可用的地方进行翻译的内容,并查看本地活动和优惠。根据您的位置,我们建议您选择:。
您还可以从以下列表中选择一个网站:
选择中国网站(以中文或英文)以获取最佳网站性能。其他MathWorks国家网站未优化您的位置。
联系您当地的办公室