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搜索资源 - Kernel Principal Component Analysis
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有关图形图像的核主成分分析方法 一个很好的例子-Relevant graphic image of kernel principal component analysis method is a good example
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kpca核主成分分析用于故障诊断与辨识中，具有很强的应用价值-kpca kernel principal component analysis for fault diagnosis and identification, has a strong value
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核主成分分析方法，是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。
-Kernel principal component analysis, is the principal component analysis of an improved algorithm, is a nonlinear feature extraction method.
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svm核主成分分析，简单实用，毕业论文程序-svm kernel principal component analysis, simple and practical, graduation procedures
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subset kernel Principal component analysis
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用核主成成分分析法对数据的降维，根据降维结果可选择最合适的维数-Kernel principal component analysis with the data dimension reduction method, based on the results of dimension reduction can choose the most appropriate dimensions
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基于聚类分析的核主成分分析，简单实用，希望对大家有帮助。-Based on cluster analysis of kernel principal component analysis, simple and practical, we want to help.
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将核思想运用到主成分分析中，使其映射到高维空间，而计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。-Kernel Principal Component Analysis
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为了准确地对监控场景中的运动目标进行语义上的分类， 提出了一种基于聚类的核主成分分析梯度方向直方图和二叉决策树支持向量机的运动目标分类算法．利用背景减法提取运动目标前景区域， 并识别出潜在候选运动目标．利
用提出的基于聚类的核主成分分析的梯度直方图描述子提取候选运动目标的特征， 以较低维数的数据有效地描述运动目标的有效特征． 将提取的运动目标特征输入二叉决策树支持向量机， 实现多类目标的准确分类． 通过在不同视频序列上的实验验证， 提出的算法对运动目标进行较好地分类， 而且在运算速度方面较传
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自己尝试编写的核主元分析（KPCA）程序-Try to write a kernel principal component analysis ( KPCA ) program
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核主元分析模型，用于故障检测，输入建模数据和待检测数据，计算T2和SPE统计量-Kernel Principal Component Analysis model for fault detection, input data for modeling and data to be detected, calculated T2 and SPE statistics
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基于PSO训练SVM的人脸识别利用支持向量机在学习能力方面表现的良好性能,结合核主元分析特征提取方法,将将其应用于人脸识别中,该方法在实验中表现了良好的识别性能,为人脸识别领域提供了一条新的识别途径 已通过测试。
-Good performance, performance in the ability to learn the use of support vector machines based on PSO training SVM face recognition combined
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主分量分析 和 核主分量分析的 原理简介，主分量分析（PCA）用于对信号进行特征提取和降维-Introduction of the principle of the principal component analysis and kernel principal component analysis, principal component analysis (PCA) for feature extraction and dimensionality reduction of signal
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提出基于核函数主元分析的机械故障诊断方法, 它保留主元分析的优点并具有处理非线性的能力。该方法通过核函数映射将非线性问题转换成高维的线性特征空间, 然后对高维空间中的映射数据作主元分析,提取其非线性特征, 对机械故障模式进行识别。并与主元分析方法进行对比分析, 实验结果表明核函数主元分析法非常有效。-Proposed mechanical fault diagnosis method based on Kernel Principal Component Analysis, it retains
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kpc核主元分析程序 kpc核主元分析程序 kpc核主元分析程序 -kpc KPCA program kpc kernel principal component analysis program kpc nuclear main element analysis program kpc nuclear main element analysis program kpc kernel principal component analysis program analysis program kp
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核主成分分析和支持向量机方法相结合，用于数据分类和预测。-Kernel principal component analysis and support vector machine method combined for data classification and prediction.
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改程序为基于核函数的主成分分析算法的MATLAB实现程序,对于学习KPCA有很大帮助-This program is the MATLAB program which is based on the kernel principal component analysis
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实现故障检测的核主元分析方法,自己编的程序，稍微修改一下运行效果很好-Achieve fault detection kernel principal component analysis method
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这是一段核主元分析算法的源程序，仅供参考-This is a kernel principal component analysis algorithm source code, for reference only
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核主成分分析法，用于高光谱图像的降维处理，效果较好-Kernel principal component analysis for hyperspectral image dimensionality reduction, better
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