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ToyExample1
- 一个关于KHA的算法,他是一种在KPCA基础上进一步训练的算法-a 5,500 on the algorithm, he is a KPCA in further training on the basis of the algorithm
KPCAandPCA
- 含有pca和kpca算法,具有很好的在图像处理方面的应用-contain pca and kpca algorithm, is very good in image processing the application
ImgProc1
- 基于PCA IDA LDA KPCA的人脸识别] -IDA LDA KPCA Face Recognition]
kpca1
- 关于kpca算法的matlab程序及其说明-kpca algorithm on the procedures and instructions Matlab
rtejfgds
- 现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法,即首先将图像转换为一维向量,再用主分量分析(PCA),Fisher线性鉴别分析(LDA),Fisherfaces式核主分量分析(KPCA)等方法抽取特征,然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高,计算量大,协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足,提出了二维的图像特征抽取方法,计算量小,协方差矩阵一般是可逆的,且识别率较高。-existing algebra feature extraction method using a majority of th
orl_programming_date
- pca,用在人脸特征识别中,fisher线性判别 kpca,dwt2-pca used in facial recognition, fisher linear discriminant kpca, dwt2
kpca_azaaza
- 核主成分分析KPCA算法源码[matlab]
KStattoolbox
- 一个非常经典的核统计学习工具箱。集成了kpca、kdr、ksri等。具有分类和回归双重功能。
kpca
- 核主成分分析法,用matlab实现,极为精彩.不可错过
KPCA
- 核主成分分析,MATLAB编写,可用于人脸识别等模式识别问题,欢迎使用。
hand_try.rar
- 这个是准备做笔迹识别用的程序,很齐全哦~~想做gabor 再用kpca,最后用欧氏距离,Prepared to do this is to use handwriting recognition process, it is complete Oh ~ ~ gabor want to reuse kpca, the last with Euclidean distance
kpca
- 在matlab上面通过kpca,实现大数据降维算法(Dimensionality reduction algorithm for large data)
KPCA
- 核主成分分析方法,过程非常详细,可用于分类和降维(The kernel principal component analysis method is very detailed and can be used for classification and dimensionality reduction)
kpca
- 主成分分析的一种改进算法,是一种非线性的特征提取方法。(An improved algorithm of principal component analysis is a nonlinear feature extraction method)
kpca
- 实现数据语音数据的降维,去除冗余 提高预测的精度(To reduce the dimension of data speech data, to eliminate redundancy and improve the prediction accuracy)
FNN与PCA和KPCA结合
- 一种特征提取方法:结合主元分析(PCA)和核主元分析(KPCA)的前馈神经网络(FNN)(A feature extraction method: the feedforward neural network (FNN) combined with principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA))
kpca
- 实现工业系统过程中的故障诊断,以及进行有效的检测,从而发现故障问题(Implement fault diagnosis and detection)
PCA,KPCA完整程序
- 降维,用作聚类算法使用。具有很好效果,可以用作图像去噪(Dimensionality reduction is used as a clustering algorithm. It has good effect and can be used for image denoising.)
LLTSA降维
- 这个是KPCA核主成分分析的代码,好用,里面也带有范例(This is the KPCA kernel principal component analysis code, which is easy to use and also contains examples.)
核主元分析(Kernel principal component analysis ,KPCA)在降维、特征提取以及故障检测中的应用
- 主要功能有: (1)训练数据和测试数据的非线性主元提取(降维、特征提取) (2)SPE和T2统计量及其控制限的计算 (3)故障检测 KPCA的建模过程(故障检测): (1)获取训练数据(工业过程数据需要进行标准化处理) (2)计算核矩阵 (3)核矩阵中心化 (4)特征值分解 (5)特征向量的标准化处理 (6)主元个数的选取 (7)计算非线性主成分(即降维结果或者特征提取结果) (8)SPE和T2统计量的控制限计算