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FaceRecognition
- 笔者自行编写的Matlab环境下的人脸识别算法小实验, 采用的是经典的PCA算法,主要内容是采用SVD方法提取出象素空间上的 PCA主分量特征,分类算法上仅是基于最小距离分类
setupbasepack80_D6
- SDL Component suite for D6 SDL 组建是一套支持科学和工程计算的工业控件集,有10万行源码,50个例程. 3D 数据, 3D 数据,地图集,原子符号,β函数的情节的旋转,校验扫描的图像, CAS 登记号码,图表,颜色选择, 常量和兑换率,轮廓绘制,化学结构,化学数据,化学公式,X分配,群聚,转换程序,曲线适合, 地理数据,基体,图解,目录,配给,矩阵标签, eigenvectors, F-分布, FFT( 快速傅里叶变换) 小圆点的决定因素的数据库, 先进先出
setup_mathpack80_D6
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setup_chempack80_D6
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setup_guipack80_D6
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PCA_for_3_component_compound
- 该程序旨在模拟处理分析多种化学物质混合物的吸收光谱数据,提取出各个化学成分的峰值所在。该程序采用svd方法对光谱数据的协方差矩阵进行PCA分析,并且取得令人满意的效果。-The program designed to simulate the processing and analysis of multiple chemical mixtures of the absorption spectra of the data, extracting the chemical composition
CodesaImages
- 用于指纹检测等,利用图像的梯度方向,获得局部主导方向。Principal Component Analysis (PCA),包含有高斯金字塔分层,SVD奇异值分解,内含测试图像-Used for fingerprint detection, etc. Using the gradient direction of image to get local leading direction. Principal Component Analysis (PCA), contains a gaussi
KL_SVD_face_recognition
- PCA主成分分析,采用KL投影和SVD分解提取人脸特征向量,最后采用最近邻判别法计算识别率。-Face recognition based on PCA. KL projection and SVD are used to extract face eigenvectors. Recognition rate is calculated by k nearest neighbors(KNN) method.
SVD_eignface
- SVD进行特征脸提取,和PCA类似,选取前30个特征脸,并且将它显示这30个特征脸-SVD face feature extraction, and PCA is similar to the first 30 eigenfaces, and will it show that 30 eigenface
pythonsrc
- 机器学习算法,包括主成分分析方法,奇异值分解,逻辑回归,最小二乘法线性回归,朴素贝叶斯-machine learning algorithm prototype including PCA, SVD, Logic Regression, LMS and Naive Bayes
FaceRec
- 最新SVM和PCA的人脸识别系统,详细地给出了用SVM解决问题的一般框架-Latest SVD and PCA Face Recognition System
tuxiang
- 四种滤波(SVD滤波,PCA滤波,DCT滤波,DWT滤波)对图像处理,有程序代码和对应图片-Four kinds of filter for image processing
mySVD
- svd算法可用于降维,也可用于pca的分解中。-SVD algorithm can be used to complete the PCA algorithm. It can also be used to realize dimensionality reduction.
python-code-for-Machine-learning
- 用于机器学习的全方位python代码,包括K-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic 回归 、支持向量机、利用 AdaBoost 元算法提高分类性能、预测数值型数据:回归、树回归、利用 K-均值聚类算法对未标注数据分组、使用 Apriori 算法进行关联分析、使用 FP-growth 算法来高效分析频繁项集、利用 PCA 来简化数据、利用 SVD 简化数据、大数据与 MapReduce-The full range of python code for machine learning
降维code
- 了解降维、特征筛选等基本原理 掌握PCA、SVD、LAD和NMF等算法实现及应用(Understand the basic principles of dimensionality reduction and feature selection Master the algorithm implementation and application of PCA, SVD, lad and NMF)