Matlab PCA
Matlab 에서 PCA 사용 방법 이 글을 보고 있다면 PCA가 무엇을 하는 알고리즘인지는 알고 있다고 가정함. PCA를 사용하려면 Statistics and Machine Learning Toolbox가 필요 [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X) X : 입력 데이터 가로축 특징값 세로축 분류 항목 EX) 특징1 특징2 특징3 RED 255 0 0 GREEN 0 255 0 BLUE 0 0 255 explained : 주성분으로 설명된 총 분산의 백분율 그래프 그리기 plot3(score(1,1), score(1,2), score(1,3)'*');
[Matlab]Figure Setting
PCAData = [-2.98502202899458,22.6672796210154,3.56798906812280,5.38003286023468,2.60139128162043,-0.322465205787811;-2.75433238332658,24.9451080175869,9.75473228190644,5.83807923925016,1.37228140854846,-0.180140673944537;-13.6369348036086,26.6255630685479,6.83900961884685,0.0298589621078335,2.78669493085858,-1.10026794457189;-7.73859644059609,24.9649347212749,15.0773071056088,1.25838351973251,1...
[Matlab]PNN(Probabilistic Neural Network)
Data = [16,1.50000000000000;15.7399161535537,1.12331893483517;15.6839077882824,1.23995252566490;15.9172670690844,1.04965443032574;20,3;20.4027161099153,3.44478718972165;20.5908640924681,2.98925263840002;19.8377194098214,3.40005384641766;23,4;22.8692467811202,3.61120275529379;23.2802520683211,3.88973883696125;22.7416912859138,3.90391214558812;15.5000000000000,15;15.0964545251684,14.6319732926063;..
[Matlab]RBF(Radial Basis Function)
Data = [16,1.50000000000000;15.7399161535537,1.12331893483517;15.6839077882824,1.23995252566490;15.9172670690844,1.04965443032574;20,3;20.4027161099153,3.44478718972165;20.5908640924681,2.98925263840002;19.8377194098214,3.40005384641766;23,4;22.8692467811202,3.61120275529379;23.2802520683211,3.88973883696125;22.7416912859138,3.90391214558812;15.5000000000000,15;15.0964545251684,14.6319732926063;..
[Matlab]그래프 여러게 이미지 파일로 한번에 저장하기
그래프를 표시하고 그 그래프를 png 파일로 저장하기 for i=1:16 close all; plot(x, abs(fft_data(i,:)) ); xlim([2,64]); ylim([0,200]); fname = ['Image/figure', num2str(i), '.png']; set(figPosition,'Position', [500, 500, 800, 400]); set(figPosition,'PaperUnits','point','PaperPosition',[0 0 800 400]); print('-dpng', fname);end 혹은print(gra,'-depsc2','-r300',filename)