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kernel-ica
- 核独立主元分析（kernel independent component analysis)软件包，可在MATLAB 5或MATLAB 6环境下运行。-It is a kernel independent component analysis program packet that can be run under MATLAB 5 or MATLAB 6.
数值分析课程设计
- 本人的数值分析课程设计 ，比较完整！Gauss顺序消去法与Gauss列主元消去法是计算机上常用来求解线性方程组的一种直接的方法。就是在不考虑舍入误差的情况下，经过有限步的四则运算可以得到线性方程组的准确解的一类方法。-Numerical analysis of the curriculum design, a relatively complete! Gauss law and order eliminate Gauss out PCA elimination method is commonl
pppca
- 这是一个人脸识别PCA的主元分析法,里面是专门介绍PCA的,可以很深入的了-This is a face recognition PCA principal component analysis, which is devoted to the PCA, can be a very in-depth
kernel_pls
- Matlab编写的PLS核心算法，适用于主元分析方面的应用-Matlab prepared by the PLS core algorithm applies to the main element analysis of the application
sta12_1
- 基于MATLAB的主元分析,可用于信号特征提取及模式识别-the main element analysis, signal can be used for feature extraction and pattern recognition
PCA_NN_FACE_RECOGNITION
- 基于主元分析和神经网络的人脸识别方法.pdf-based on principal component analysis and neural networks face recognition. Pdf
sime-kpca
- 基于半监督的核主元分析matlab代码，基于半监督核主元分析matlab代码-Based on the semi-supervised KPCA Matlab code, Based on the semi-supervised KPCA Matlab code
pca
- PCA主元分析法进行特征提取，再进行人脸识别
pcafacerecog
- 基于ORL人脸库的主元分析法用于人脸识别
pca
- 一种主元分析的人脸识别matlab源码，利用SVD分解提取主分量进行人脸识别
gauss
- 数值分析中线性方程组直接求解的高斯列主元消去法的源代码-Numerical Analysis of linear equations to solve the direct Gauss elimination pivot column source code
pca
- 主元素分析源程序代码，实现主元素分析的完整代码-Principal component analysis source code to achieve the complete code for principal component analysis
20100528PCA
- 主元分析法的简单程序，可以以此为基础进步发展改进。-Principal component analysis of a simple procedure that can improve as a basis for progress and development.
Principal component analysis program
- 改程序能够实现matlab主成分分析，并且可以运行成功，仅供大家互相学习参考(Principal component analysis program)
Gauss_elimination
- 数值分析中线性代数的迭代解法，分别作了按顺序选主元，选最大主元，选最小主元分别解方程，并进行比较(In the numerical analysis, the iterative method of linear algebra is used to choose the principal element in order, to select the maximum principal element and to select the minimum principal element t
算法大全
- 回归分析，神经网络讲解及代码，时间序列模型分析及代码，多元分析代码及讲解、偏最小二乘代码及讲解、(Regression analysis, neural network explanation and code, time series model analysis and code, multiple analysis code and explanation, partial least square code and explanation,)
算法大全
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On PCA-based fault diagnosis techniques
- 主元分析，故障诊断，Steven X. Ding(PCA method, fault diagnosis, authored by Steven X. Ding)
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
高斯列主元分解法
- 数值分析：高斯列主元消去法：对给定的n阶线性方程组A x = b ，首先进行列主元消元过程，然后进行回代过程，最后得到解或确定该线性方程组是奇异的