[matlab] 9.矩阵保留原有特征进行降维(离散化)

function [matrixB] = blurmatrix(matrixA,newDim) %matrixA是待缩小的矩阵,newDim是新矩阵的维度
ADim= min(size(matrixA)); %取最小的维度 
matrixB = zeros(newDim);
k=floor(ADim/newDim); %维度倍数 向下取整
for i = 1:newDim
    for j = 1:newDim
           % (k-1)是获取的A的子矩阵 对其平均处理 放入到 新的尺寸为newDim zzZ
          matrixB(i,j) = mean(mean(matrixA((k*i-k+1):k*i,(k*j-k+1):k*j)));
    end
end

因为遇到较大的矩阵,计算机算力不够,需要进行进一步离散化处理(图片马赛克化),然后求解最优

原先数据 2913*2775 绘图如下

经过blurmatrix.m 输入zz ,100 输出100*100尺寸 B矩阵进行绘图

完成了降维 

clc,clear all;
zz=xlsread('区域高程数据.xlsx');
A=zz;
B=blurmatrix(A,100);
x0=1:1:100;
y0=1:1:100;
[xx,yy]=meshgrid(x0,y0);
xx=xx';
yy=yy';
figure
contourf(xx,yy,B,[0,3000,4000,4200])