从多维数据中减去均值

Question

我想对大量样本进行主成分分析。从音频样本中减去平均值没有问题，因为音频只有 2 个维度，我可以轻松使用 for 循环。

但是，视频的情况有所不同，因为每个视频样本大约有 18-20 个维度。

一个视频文件的内容示例： whos -file sample_video_001.mat 结果：size: 54x96x19. bytes: 98496 . class: uint8. attributes: -

如何计算？

Answer 1

您可以使用强大的bsxfun 计算每个维度的平均值并直接从原始数组中减去它。

A = randi(256,54,96,19,'uint8');   %// Some random data, replace with your own
B = double(A);                     %// Cast data to double
Bav = bsxfun(@minus,B,mean(B,3));  %// Subtract the mean

结果比我最初想的要复杂一些，因为你有一个'uint8' 类矩阵。第三维数据的平均值很可能不是整数，因此将自动设置为'double' 类，直接bsxfun 失败。如果您首先将原始数据转换为'double'，然后使用bsxfun，它将起作用。可能您可能需要除以 256 才能获得 [0 1] 范围内的数据，以允许 MATLAB 将其识别为可绘图格式（B = double(A)./256; 也是如此）。你不能回到'uint8'，因为你从你的数据中减去一个非整数平均值，所以结果也不会是整数。

还有一个名为pca 的函数，它可能更适合您的需要，因为它是一个内置函数。确保you know how to use it properly。