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这是一个后续问题：

PCA 降维

为了对新的 10 维测试数据进行分类，我是否也必须将训练数据减少到 10 维？

我试过了：

X = bsxfun(@minus, trainingData, mean(trainingData,1));           
covariancex = (X'*X)./(size(X,1)-1);                 
[V D] = eigs(covariancex, 10);   % reduce to 10 dimension
Xtrain = bsxfun(@minus, trainingData, mean(trainingData,1));  
pcatrain = Xtest*V;

但是使用带有这个和 10 维测试数据的分类器会产生非常不可靠的结果？有什么我在做根本错误的事情吗？

编辑：

X = bsxfun(@minus, trainingData, mean(trainingData,1));           
covariancex = (X'*X)./(size(X,1)-1);                 
[V D] = eigs(covariancex, 10);   % reduce to 10 dimension
Xtrain = bsxfun(@minus, trainingData, mean(trainingData,1));  
pcatrain = Xtest*V;

X = bsxfun(@minus, pcatrain, mean(pcatrain,1));           
covariancex = (X'*X)./(size(X,1)-1);                 
[V D] = eigs(covariancex, 10);   % reduce to 10 dimension
Xtest = bsxfun(@minus, test, mean(pcatrain,1));  
pcatest = Xtest*V;
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1 回答 1

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您必须同时减少训练和测试数据，但方式相同。因此，一旦您从 PCA 中获得了关于训练数据的缩减矩阵，您就必须使用该矩阵来缩减测试数据的维数。简而言之，您需要一种适用于训练和测试元素的持续转换。

使用您的代码

% first, 0-mean data
Xtrain = bsxfun(@minus, Xtrain, mean(Xtrain,1));           
Xtest  = bsxfun(@minus, Xtest, mean(Xtrain,1));           

% Compute PCA
covariancex = (Xtrain'*Xtrain)./(size(Xtrain,1)-1);                 
[V D] = eigs(covariancex, 10);   % reduce to 10 dimension

pcatrain = Xtrain*V;
% here you should train your classifier on pcatrain and ytrain (correct labels)

pcatest = Xtest*V;
% here you can test your classifier on pcatest using ytest (compare with correct labels)
于 2013-12-14T14:18:15.443 回答