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icatoolbox
- 独立主成分分析的工具箱，是模式识别，成分分析，线性判别的重要手段。-independent Principal Component Analysis Toolbox, pattern recognition, component analysis and linear discriminant an important means.
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！
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
程序
- Fisher判别适合于两类的判别分析。本文采用的鸢尾花数据库中鸢尾花类别有三类，所以先采用Fisher判别对数据进行二分类判别分析，然后采用一对一进行多分类。(Fisher discriminant analysis is suitable for two kinds of discriminant analysis. There are three categories of iris in the iris database in this paper, so the Fisher disc
分类器比较
- 支持向量机，线性判别分析，回归树，主成分判别分析，分类回归树，K临近算法(SVMLinear discriminant analysis, regression tree, principal component discriminant analysis, classification regression tree, K proximity algorithm)
Fisher线性判别分析实验
- LDA快速学习工具包，对于初学者有很好的帮助作用。(help you learn about LDA fast)
gda
- 本文件提供了核线性判别分析（KLDA）的将维算法(This program is the kernel linear discriminant analysis)
5107533
- 利用fisher线性判别分析进行数据降维()
2DLDA PK LDA for feature extraction
- 2D线性判别分析工具箱，该方法为Pattern recognition letters关于2DLDA的源码(2D linear discriminant analysis toolbox, which is the source code for Pattern recognition letters on 2DLDA)
LDA漫游
- LDA的一篇介绍。 LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。LDA是在目前机器学习、数据挖掘领域经典且热门的一个算法(An introduction to LDA. LDA's full name is Linear Discriminant Analysis (Linear Discriminant Analysis), is a supervised learning. LDA is a clas
人工智能：人工智能选股之朴素贝叶斯模型
- 本报告对 朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析 进行系统测试 “生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决 策函数和条件概率不同，生成模型主要学习的是联合概率分布??(??,??)。本 文中，我们从朴素贝叶斯算法入手，分析比较了几种常见的生成模型（包 括线性判别分析和二次判别分析）应用于多因子选股的异同，希望对本领 域的投资者产生有实用意义的参考价值。(This report gives a systematic test of naive Bayesian
主流的人脸识别技术
- 主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果； 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。(The mainstream face recognition technology can
pca-lda
- 主成分分析法和线性判别分析常用来对原始数据进行简单的数学分析(Principal component analysis and linear discriminant analysis are usually used for simple mathematical analysis of raw data.)
Canupo
- C++编码，基于线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）的多尺度维度特征点云分类算法，通过机器学习方法精确分类。效果可达95%以上，本文件夹内含有详细中文教程。
airpls-pls-lda
- airpls扣掉原始数据荧光背景，pls提取主成分，lda进行线性判别分析。程序和数据完整，不懂欢迎询问(Airpls's original data of fluorescence background, pls principal component extraction, linear discriminant analysis. Program and data integrity, welcome to inquire)
基于小波变换的klda人脸识别
- 基于小波变换的klda人脸识别，首先用小波变换对原始输入人脸图像进行预处理，再将基于核的线性判别分析应用于人脸识别中的最佳特征抽取，最后使用欧氏距离分类器实现人脸分类。通过对ORL标准人脸库中的人脸图像进行识别实验，本文提出的方法在人脸识别上取得了较高的识别率。
LDA
- 使用matlab实现lda线性判别分析，代码。(Matlab LDA implementation)
MvDA
- 这是关于图像处理的MVDN算法，多视图线性判别分析(This is the image processing MVDN algorithm, multi-view linear discriminant analysis)
ALLDA
- 自适应局部线性判别分析代码（matlab）
线性判别分析(linear discriminant analysis)
- LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。