搜索资源列表
setup_chempack80_D6
- SDL Component suite for D6 SDL 组建是一套支持科学和工程计算的工业控件集,有10万行源码,50个例程. 3D 数据, 3D 数据,地图集,原子符号,β函数的情节的旋转,校验扫描的图像, CAS 登记号码,图表,颜色选择, 常量和兑换率,轮廓绘制,化学结构,化学数据,化学公式,X分配,群聚,转换程序,曲线适合, 地理数据,基体,图解,目录,配给,矩阵标签, eigenvectors, F-分布, FFT( 快速傅里叶变换) 小圆点的决定因素的数据库, 先进先出
setup_guipack80_D6
- SDL Component suite for D6 SDL 组建是一套支持科学和工程计算的工业控件集,有10万行源码,50个例程. 3D 数据, 3D 数据,地图集,原子符号,β函数的情节的旋转,校验扫描的图像, CAS 登记号码,图表,颜色选择, 常量和兑换率,轮廓绘制,化学结构,化学数据,化学公式,X分配,群聚,转换程序,曲线适合, 地理数据,基体,图解,目录,配给,矩阵标签, eigenvectors, F-分布, FFT( 快速傅里叶变换) 小圆点的决定因素的数据库, 先进先出
PCA
- 主成分分析方法(PCA),PCA算法的理论依据是K-L变换,通过一定的性能目标来寻找线性变换W,实现对高维数据的降维。
PCA
- 利用主成分分析理论对给定数字图片进行识别的程序代码,正确率90%以上。
kpca
- kpca算法的matlab源程序,基于核的主成分分析的源程序
RemoteSensingImageFusion
- HIS变换,主成分分析,Brovey算法实现图像融合。
PCA_program
- 主成分分析程式碼. 內附帶一題有關:身高,體重,與性別的主成分分析經典例題,並附有詳細的程式說明. 此外,有關共變異數矩陣,特徵值,與特徵向量的求法,在本程式內均有程式步驟說明以供需求者能更輕易使用.
PCA_NN
- 带主成分分析的神经网络算法,希望对大家有用
pca_lda_study
- 实用可能的主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),训练和检查,
DWT_PCA
- 离散小波变换,然后主成分分析进行数据降维,用于模式识别,如人脸识别,掌纹,表情,指纹等识别。
DCT_PCA
- 离散余弦变换,然后主成分分析进行数据降维,用于模式识别,如人脸识别,掌纹,表情,指纹等识别。
kpca
- 核主成分分析法,用matlab实现,极为精彩.不可错过
PCA+LDA
- PCA(主成分分析法)、LDA(线性判别法) 两种方法是主要的线性降维法,有很好的效果,希望对大家能够有用!
PCA
- 主成分分析法主要算法程序, 里面有详细解释.
Ex6
- 本程序是将不同波段的遥感图象进行处理,通过主成分分析,最后合成一幅遥感图象。-the procedure is different band of remote sensing image processing, through principal component analysis, the final synthesis of a remote sensing image.
现代统计学与SAS应用
- 本书共分6篇,第1篇统计学基础知识与SAS软件应用技巧,介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、SAS软件应用入门、编写SAS实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS/GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第2篇试验设计与定量资料的统计分析,介绍了与t检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第3篇试验设计与定性资料的统计分析,介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法,包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数
C语言实现PCA
- C/C++实现主成分分析,功能完善,非常好用
主成分分析 PCA
- PCA的matlab源代码.
人脸识别(基于特征脸)
- 本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究,主要内容如下: (1) 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。 (2) 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换,并利用特征脸方法实现了人脸识别。 (3)给出了基于matlab环境的编程及实验结果,并对结果进行分析。 关键词: 人脸识别,特征脸,K-L变换,主成分分析
PCA
- 特征脸法人脸识别