模式识别 - 特征归一化 及 测试 代码(Matlab)

特征归一化 及 测试 代码(Matlab)

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通过提取视频特征的程序, 从视频数据集中提取特征数据, 使用matlab进行计算每一列的最大值, 并进行列的归一化;

最后存储入txt的文本, 进行后续处理.

代码:

%特征处理函数
%By C.L.Wang
%本程序是处理特征数据, 包括数据的归一化, 存储最大值向量, 和归一化的矩阵;
%并进行测试效果
%数据格式为第1列是标签, 2-end列是特征, 并且正样本在前, 负样本在后;
%% 提取特征数据
clc,clear;

train_file = load(‘features.txt‘);
label_data = train_file(:,1);
feature_data = train_file(:,2:end);
%% 最大值
max_data = max(abs(feature_data));
max_data(max_data==0) = 1;

max_data_feature = [[0,0,0],max_data]; %为了与以前的标准统一
dlmwrite(‘violence_max_matlab.txt‘, max_data_feature, ‘ ‘);

morn_data = feature_data*diag(1./max_data); %归一化
%% 归一化特征
norm_data_feature = [label_data, morn_data];
dlmwrite(‘violence_norm_matlab.txt‘, norm_data_feature, ‘ ‘);
%% 验证 [归一化]
label_vector = label_data;
instance_matrix = norm_data_feature(:,2:end);

libsvm_options = ‘-t 2 -c 10 -g 1 -v 10‘;
svmtrain(label_vector, instance_matrix, libsvm_options);

输出:

Cross Validation Accuracy = 73.9027%

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