我想对大量样本进行主成分分析。我没有问题从音频样本中减去均值，因为音频只有2个维度，我可以轻松地使用for循环。
然而，这是视频的另一种情况，因为每个视频样本都有大约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: -
我该如何计算？
答案 0 :(得分：4)
您可以使用强大的bsxfun来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
我最初认为这有点复杂，因为你有一个'uint8'类矩阵。您在第三维度上的数据平均值最有可能不是整数，因此会自动设置为类'double'，而导致bsxfun失败。如果您先将原始数据转换为'double'，然后使用bsxfun，则可以使用。可能您可能需要除以256以获取[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'，因为你从数据中减去一个非整数均值，所以结果也不是整数。
虽然有一个名为pca的函数，它可能更适合您需要的函数，因为它是一个内置函数。请确保you know how to use it properly。