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dprca
- 动态主成分分析方法，可以用于动态过程的故障诊断-dynamic pca for fault diagnosis of dynamic systems
pls
- 偏最小二乘(PLSR) 分别求出样品集光谱矩阵和样品组分矩阵的主成分矩阵,将这两个矩阵相关联,求其线性关系,用所建立的线性函数来预测未知样品。 -Partial least squares (PLSR) The principal component matrix samples were calculated in the spectral matrix and sample matrix, the two matrix associated with the linear
pca
- 用于各种特征提取主成分分析法，如表情提取，人脸提取，识别分类等-For a variety of features to extract the principal component analysis (pca)，Such as expression extraction, face extraction, identification classification, etc
histeq
- 主成分分析算法（PCA），可用于降维，也可用于处理图像相关性问题，提取主成分，分析图像细节信息和主要成分，用于图像压缩也可以-Principal component analysis algorithm (PCA), can be used for dimensionality reduction, can also be used to process images related issues, extracted principal component analysis and main
pls
- 单因变量偏最小二乘回归matlab程序 程序尚不完善，固定提取了3个主成分，没有做寻求最佳主成分个数；没有做交叉有效性检验 -Single dependent variable and partial least squares regression matlab The program is not perfect, the fixed extract 3 principal components, do not seek the best number of principa
pca
- 主成分分析算法，很经典的编写matlab的方式，极其类似系统函数-Principal component analysis algorithm, very classic written in MATLAB, very similar to the system function
PCA
- 双谱分析获取信号成分，PCA获取信号主成分，剔除无用成分-PCA extracted bispectrum principal component, data compression, signal acquisition signal independent components, principal component.
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- 它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。 偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身。它与主成分分析法都试图提取出反映数据变异的最大信息，但主成分分析法只考虑一个自变量矩阵，而偏最小二乘法还有一个“响应”矩阵，因此具有预测功能。-It is mainly a result of the study is a multi-variab
PCA
- 主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢？如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上，我们只需要将这几个变量
Grading-test
- 为实现合格和缺陷板栗的分级， 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板 栗为研究对象， 提取的颜色及纹理等 8 个特征值， 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利 用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明， 在图像信息主成分因子数为 3， 中间层节点数为 12 时， 建立 的模型最佳， 模型训练时的回判率为 100 ， 预测时识别率达到了 91 .67 。 研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷 板栗分
principal-component-analysis-program
- 主成分分析编程实现，阐述了具体的程序结构适合新手学习-Principal component analysis program, this paper expounds the specific program structure is suitable for beginners to learn
xiangsujituxiangronghedaima
- 这是一个像素级图像融合的MATLAB实现代码，主要包括加权平均算法，主成分分析法和IHS算法的具体实现，本程序能顺利运行。-This is a pixel-level image fusion MATLAB implementation code, including the implementation weighted average algorithm, principal component analysis and IHS algorithm, the program can run
zhuchengfen
- 返回相关系数矩阵 返回特征值 返回特征向量 贡献率 累计贡献率 主 成分载荷矩阵 -principal components analysis
PCA--algorithm
- 人脸特征抽取。主成分分析法。特征降维。样本矩阵。-Facial feature extraction。Principal component analysis (pca).Feature dimension reduction.The sample matrix
PCA
- MATLAB 主成分分析 案例分析 程序 代码教程 参考代码-MATLAB principal component analysis case analysis code tutorial reference code
pca
- PCA主成分分析算法，是图像处理的一种数据降维算法-PCA principal component analysis algorithm, is a dimensionality reduction algorithm for image processing of data
PCA
- 主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题-Principal component analysis (Principal Component Analysis, PCA) or PCA. Is a statistical analysis of the principal contradiction of things to ma
pca
- pca主成分分析，在多变量选择上效果较好，对数据的主成分进行分析，常用于分类、聚类、实验数据处理-Pca principal component analysis in multivariate selection effect is good, principal component analysis of data, often used in classification, clustering, experimental data processing
walker
- 该模型中，由尼古劳斯Troje发达，是一个五术语在傅立叶级数用，这对于主成分矢量值系数涉及受试者穿着动作捕捉实验获得的数据-This model, developed by Nikolaus Troje, is a five-term Fourier series with vector-valued coefficients that are the principal components for data obtained in motion capture experiment
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- 快速主成分分析方法，既可以大大降维，又能提高速度，很棒的-fast PCA method