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当前位置: 首页 资源下载 搜索资源 - PCA主成分分析

搜索资源列表

  1. pca-matlab-code

    1下载:
  2. pca主成分分析算法matlab源码,利用matlab实现pca算法。-pca principal component analysis algorithm Matlab source, using Matlab achieve pca algorithm.
  3. 所属分类:压缩解压

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:33870
    • 提供者:李辙
  1. PCA+LDA

    0下载:
  2. 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!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:3667
    • 提供者:ruchong
  1. 主成分分析MATLAB源码

    1下载:
  2. 降维处理,在实际问题的研究中,往往会涉及众多有关的变量。但是,变量太多不但会增加计算的复杂性,而且也会给合理地分析问题和解释问题带来困难。一般说来,虽然每个变量都提供了一定的信息,但其重要性有所不同,而在很多情况下,变量间有一定的相关性,从而使得这些变量所提供的信息在一定程度上有所重叠。因而人们希望对这些变量加以“改造”,用为数极少的互补相关的新变量来反映原变量所提供的绝大部分信息,通过对新变量的分析达到解决问题的目的。
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2009-08-31
    • 文件大小:24984
    • 提供者:a200710920
  1. PCA

    0下载:
  2. PCA主成分分析
  3. 所属分类:源码下载

    • 发布日期:2010-12-29
    • 文件大小:1151
    • 提供者:jiuhulu3
  1. PCA

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  2. 基于PCA(主成分分析)的过程监控程序,可运行
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2012-07-22
    • 文件大小:1379
    • 提供者:lanyingjqc
  1. lab432.rar

    0下载:
  2. 主成分分析和偏最小二乘SquaresPrincipal成分分析( PCA )和偏最小二乘( PLS ) ,广泛应用于工具。此代码是为了显示他们的关系,通过非线性迭代偏最小二乘( NIPALS )算法。 ,Principal Component Analysis and Partial Least SquaresPrincipal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS) are widely used tools. Thi
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:381252
    • 提供者:harrison
  1. PCA-code

    0下载:
  2. 基于主成分分析方法的人脸重构,使用ORL人脸数据库-the face reconstruction based on PCA method
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-06-13
    • 文件大小:20846761
    • 提供者:戈薇
  1. PCA

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  2. matlab环境下的 PCA人脸识别方法,连续输入图像后,主成分分析,特征提取,形成特征脸训练测试,得出精度-face recognition
  3. 所属分类:Graph program

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:1423
    • 提供者:张会娟
  1. pca

    0下载:
  2. 主成分分析ppt。对做图像分析以及融合很有帮助。从别处转来的。希望有用。-Principal component analysis ppt. Right to do image analysis and fusion helpful. Have been transferred there. Want to be useful.
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:109610
    • 提供者:crystal
  1. PCA

    0下载:
  2. matlab PCA,主成分分析经典算法-matlab PCA, principal component analysis of the classic algorithm
  3. 所属分类:Graph program

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:1449
    • 提供者:飞翔
  1. imagefusion

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  2. 图像融合算法,高通滤波法、IHS法、PCA主成分分析、小波融合、小波和IHS结合的融合方法-Image fusion algorithms, high-pass filtering, IHS method, PCA principal component analysis, wavelet fusion, wavelet and IHS fusion method combining
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-01-11
    • 文件大小:4833
    • 提供者:fanwentao
  1. PCA

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  2. 主成分分析法能较好地实现图像融合,特别是空间特征保持非常好,但光谱特征的保持性要差一些。-Principal Component Analysis to achieve a better image fusion, in particular, to maintain a very good spatial characteristics, but to maintain the spectral characteristics of some worse.
  3. 所属分类:Graph program

    • 发布日期:2015-06-09
    • 文件大小:24255
    • 提供者:lkb
  1. PCA

    0下载:
  2. 主成分分析代码, 可以用于图像压缩等等,也叫PCAH或者KL变换-PCA or K_L transfer
  3. 所属分类:Windows Develop

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:1221
    • 提供者:周峰
  1. PCA

    0下载:
  2. 主成分分析,人脸识别,模式识别,对图像处理有点帮助-Principal component analysis, face recognition, pattern recognition, image processing for a little help
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:1590
    • 提供者:ydq
  1. pca-FaceDetection

    0下载:
  2. pca主成分分析算法matlab源码,用于人脸识别中。-pca principal component analysis algorithm matlab source code for Face Recognition.
  3. 所属分类:Graph program

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:33978
    • 提供者:tuzi
  1. IcaComonMatlab.tar

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  2. 独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义,其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长,然而无论从理论上还是应用上,它正受到越来越多的关注,成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角度看,它的应用领域与应用前景都是非常广阔的,目前主要应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等。 IC
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:144519
    • 提供者:侯斌
  1. PCA

    0下载:
  2. 关于主成分分析(PCA)的MATLAB程序-MATLAB
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:557
    • 提供者:fan
  1. PCA

    0下载:
  2. 人耳识别的主成分分析MATLAB算法M文件-PCA
  3. 所属分类:Graph program

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:1242
    • 提供者:kdong
  1. pca的matlab的实例1.doc

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  2. matlab的pca主成分分析实操,懂得人自然会下载。
  3. 所属分类:文档资料

  1. 主成分分析

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  2. 主成分分析PCA源码分析,使用matlab编程,是一种降维方法,通过计算数据矩阵的协方差矩阵,然后得到协方差矩阵的特征值特征向量,选择特征值最大(即方差最大)的k个特征所对应的特征向量组成的矩阵。这样就可以将数据矩阵转换到新的空间当中,实现数据特征的降维。
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

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