用Matlab实现pca

对于这个问题，我不明白为什么每次运行pca行时，我的MATLAB都会崩溃。我在包含异常面的矩阵上使用pca，如下所述：

pics.mat包含40个图像的矩阵数据，每个图像的尺寸为96*64像素。（96*64*40的矩阵）

我在这一部分的代码是：

%% problem 1a: finding average face
load('pics.mat'); % loads the file

% combines the 3d matrix into a 2d matrix
total = [pics(:, :, 1)]; 
for i = 2:40
    total = [total + pics(:, :, i)];
end

size(total) %96 by 64
A1 = total/40 % the average values divided by total # of faces for avg face


%% problem 1b: the anomalous face
Anom = [];

for i = 1:40
    Anom(:, :, i) = [pics(:, :, i) - A1]; % subtract the average face from all 40 images
end

%% problem 1c I: pca
Anom = reshape(Anom, [6144 40]); % reshapes a 3d into 2d

[eigenfaces,scores,sigma2] = pca(Anom', 'Centered' ,'off'); % this crashes MATLAB

我遇到的问题是，当我在本节中使用pca对b部分的40个异常面进行处理时，我的MATLAB崩溃了

我在这一部分的代码是：

%% problem 1a: finding average face
load('pics.mat'); % loads the file

% combines the 3d matrix into a 2d matrix
total = [pics(:, :, 1)]; 
for i = 2:40
    total = [total + pics(:, :, i)];
end

size(total) %96 by 64
A1 = total/40 % the average values divided by total # of faces for avg face


%% problem 1b: the anomalous face
Anom = [];

for i = 1:40
    Anom(:, :, i) = [pics(:, :, i) - A1]; % subtract the average face from all 40 images
end

%% problem 1c I: pca
Anom = reshape(Anom, [6144 40]); % reshapes a 3d into 2d

[eigenfaces,scores,sigma2] = pca(Anom', 'Centered' ,'off'); % this crashes MATLAB

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为什么会崩溃？是因为我在前面几节中的代码，还是因为我在一台极度贫血的笔记本电脑上运行这个程序？

我遇到了一个类似的问题，维度让计算变得难以承受。 主动形状模型，在附录C中，他将D转换为T以处理矩阵维数

我希望它也适用于你的情况，因为它使我免于很多麻烦

这是我在MatLab中解决它的方法：

imvecs=图像向量

meanval=它们的平均值

大小（imvecs，2）=我的数据集中的图像数（N）

T现在是一个NxN大小的矩阵，希望在不耗尽内存的情况下更容易计算

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祝你好运

是64位操作系统吗？如果没有，您可能希望在崩溃后立即检查matlab.exe的内存消耗，即使是从任务管理器中也可以。很可能您的计算机“很弱”，代码对matlab来说太多了。Matlab通常不会因为代码中的错误而崩溃。是的，我在64位Windows 8上运行这个。这可能是记忆；我在一个小得多的矩阵上尝试了pca，它很有效。