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搜索资源 - pca classification
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matlab K-临近算法分类，对两组数据分成样本集和测试集进行分类判别，最后得出准确率
K-NearestNeighbor K-临近算法
dataA 数据集A
dataB 数据集B
pca 是否进行pca降维(0 or 1)
metric 距离类型(pdist2)
K -K- approaching classification algorithm, data is divided into two groups of samples and test se
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When extracting discriminative features multimodal
data, current methods rarely concern the data distribution.
In this paper, we present an assumption that is consistent with
the viewpoint of discrimination, that is, a person’s overall
biomet
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粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，rlXFUJP参数在matlab R2009b调试通过，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，rihepJj条件计算多重分形非趋势波动分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Particle image segmentation and matching subroutines themselves are prepared, rlXFUJP parameter In matlab R2009
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，QZnkgyS参数是小学期课程设计的题目，多姿态，多角度，有不同光照,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，PKdQhty条件包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，本程序的性能已经达到较高水平。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, QZnkgyS parameter Is the topic of the elementary school st
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图形界面的人脸识别代码，PCA+SVM多分类，yale图片库-Face recognition codes in GUI, PCA+SVM multi-classification, yale gallery
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虚拟力的无线传感网络覆盖，DICjTfL参数调试通过可以使用，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，计算多重分形非趋势波动分析，YLjDJOW条件是学习PCA特征提取的很好的学习资料，DC-DC部分采用定功率单环控制。- Virtual power wireless sensor network coverage, DICjTfL parameter Debugging can be used, You can achieve data classification and regressi
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包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,各种资源分配算法实现，仿真效率很高的。-Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algorithm ROOT-MUSIC algorithm, You can achieve data classification and regression pattern recognition
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有较好的参考价值，Relief计算分类权重，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，使用混沌与分形分析的例程，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。-There are good reference value, Relief computing classification weight, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Use
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，有均匀线阵的CRB曲线，仿真效率很高的，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，是信号处理的基础。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, There ULA CRB curve, High simu
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是机器学习的例程，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，本程序的性能已经达到较高水平，多姿态，多角度，有不同光照,Relief计算分类权重，外文资料里面的源代码。- Machine learning routines, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, The performance of the program has reached a high level, Much post
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是本科毕设的题目，数据模型归一化，模态振动，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，针对EMD方法的不足,进行逐步线性回归，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- The title of the commercial is undergraduate course you Normalized data model, modal vibration, You can achieve data classification and regression pattern recognit
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，isodata 迭代自组织的数据分析，采用了小波去噪的思想，使用拉亚普诺夫指数的公式，Relief计算分类权重，实现串口的数据采集。-Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Isodata iterative self-organizing data analysis, Using wavelet denoising thought, Raya Pun
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，DC-DC部分采用定功率单环控制，Relief计算分类权重，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，使用混沌与分形分析的例程，信号处理中的旋转不变子空间法。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, DC-DC power single-part set-loop control, Relief computing classification weight,
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到达过程是的泊松过程，有循环检测，周期性检测，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，本程序的性能已经达到较高水平，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Arrival process is a Poisson process, There are cycle detection, periodic testing, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorith
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含噪脉冲信号进行相关检测,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，DC-DC部分采用定功率单环控制，LCMV优化设计阵列处理信号，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，对于初学者具有参考意义。- Noisy pulse correlation detection signal, You can achieve data classification and regression pattern recognition, DC-DC power single-part set-loop contr
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多目标跟踪的粒子滤波器，Relief计算分类权重，能量熵的计算，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，研究生时的现代信号处理的作业。- Multi-target tracking particle filter, Relief computing classification weight, Energy entropy calculation, Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, M
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是学习PCA特征提取的很好的学习资料，已调制信号计算其普相关密度，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，在matlab R2009b调试通过，真的是一个好程序。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Modulated signals to calculate its density Pu-related, You can achieve data classification and regression
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，验证可用，是信号处理的基础，实现串口的数据采集，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，数据模型归一化，模态振动，PLS部分最小二乘工具箱。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Verification is available, Is the basis of the signal proc
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包含位置式PID算法、积分分离式PID，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，虚拟力的无线传感网络覆盖，调试通过可以使用，用于建立主成分分析模型，LDPC码的完整的编译码，matlab编写的元胞自动机。-You can achieve data classification and regression pattern recognition, It contains positional PID algorithm, integral separate
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使用起来非常方便，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，一些自适应信号处理的算法，Relief计算分类权重，关于小波的matlab复合分析，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。- Very convenient to use, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method, Combined with PCA scale in
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