image - 对图像进行机器学习时减少特征数量的方法

Question

我正在 25 x 125 图像集上执行机器学习。获得 RGB 组件后，每个示例有 9375 个特征(我有大约 675 个)。我正在尝试 fminunc 和 fminsearch ，我认为我的方法有问题，因为它“卡住”，但是当我将特征数量减少一个因子时10，花了一段时间，但有效。如何最大限度地减少特征数量，同时保持图片中的相关信息？我尝试了 k-means，但我不知道这有什么帮助，因为我仍然具有相同数量的特征，只是有很多冗余。

Answer 1

您正在寻找特征缩减或选择方法。例如查看这个库: http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html 或者看到这个问题 Feature Selection in MATLAB 如果你用谷歌搜索特征选择/减少matlab会找到很多相关的文章/工具。或者您可以谷歌搜索一些常用的方法，例如 PCA(主成分分析)。