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搜索资源 - fisher discriminant analysis
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利用fisher线性判别分析进行数据降维-using linear discriminant analysis of data dimensionality reduction
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现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法，即首先将图像转换为一维向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher线性鉴别分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高，计算量大，协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足，提出了二维的图像特征抽取方法，计算量小，协方差矩阵一般是可逆的，且识别率较高。-existing algebra feature extraction method using a majority of th
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统计模式识别工具箱（Statistical Pattern Recognition Toolbox）包含：
1，Analysis of linear discriminant function
2，Feature extraction: Linear Discriminant Analysis
3，Probability distribution estimation and clustering
4，Support Vector and other Kernel Machines,
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Matlab数据统计和分析的程序，包含下面所列的多种算法的
MultiLineReg 用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系
PolyReg 用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系
CompPoly2Reg 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系
CollectAnaly 用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类
DistgshAnalysis 用Fisher两类判别法对样本进行分类
MainAnalysis 对样本进行主成分
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matlab源程序：
用Fisher两类判别法对样本进行分类
对样本进行主成分分析
用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类
用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系
-matlab source: The Fisher discriminant method, two types of samples to classify the samples by principal component analysis system using the shortest
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模式识别实验验程序
极大似然估计和Fisher线形判别分析-Experimental test procedures for pattern recognition maximum likelihood estimation and Fisher linear discriminant analysis
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基本思想是选择使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向，从而使得样本在该方向上投影后，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。-Linear Discriminant Analysis (Generally, LDA can also use LGE as a subroutine. However, we can use the special graph structure of LDA to obtain some computational benefits.)
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不仅使用了kernel trick ，还是用了加权的最大边缘规则，获得较好的识别效果。-A new kernel-based learning algorithm, called kernel weighted maximum margin
discriminant analysis (KWMMDA), is presented in this paper. Different from the previous
discriminant analysis algorithms base
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线性鉴别分析，是信号处理中一种用来筛选所需信号的常用方法。其基本思想是选择使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向，从而使得样本在该方向上投影后，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。在Fisher思想的基础上，Wilks和Duda分别提出了鉴别矢量集的概念，即寻找一组鉴别矢量构成子空间，以原始样本在该子空间内的投影矢量作为鉴别特征用于识别。-Linear Discriminant Analysis:Fisher R A. The use of multiple measurem
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Matlab写的fisher 分类器,很简单适合初学者，体验机器学习的过程-Fisher Linear Discriminant Analysis in Matlab。It fit the people who learning the Machine Learning at first time.
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fisher 和bayes判别分析方法，主要用在光谱数据模式识别的，可对可见近红外光谱进行类识别，matlab2014a可以使用，其他不知道-Fisher and bayes discriminant analysis method, mainly used in spectral data of pattern recognition, visible to near infrared spectrum is used to identify the class, matlab2014a ca
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人脸识别的Fisher线性判别分析，可在MATLAB直接运行-Fisher linear discriminant analysis for face recognition, can be run directly in MATLAB
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matlab对于线性判别分析的代码，过程详细易懂，相信对大家有用。-matlab code for linear discriminant analysis, to understand the process in detail, we believe to be useful.
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学姐做地理学研究时用的核Fisher判别分析的代码-Sister doing geography research time by the kernel Fisher discriminant analysis codes
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A probabilistic neural network (PNN) is a feedforward neural network, which was derived the Bayesian network and a statistical algorithm called Kernel Fisher discriminant analysis-A probabilistic neural network (PNN) is a feedforward neural network,
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模式分类之fisher线性判别分析,对已知数据进行分类处理。-fisher linear discriminant analysis of pattern classification, known data classification.
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matlab平台实现人脸识别，通过PCA降维后再通过线性判别分析LDA实现人脸匹配。内附ORL人脸数据库，运行main函数即可输出结果-Matlab platform to achieve face recognition, PCA dimensionality reduction and then through linear discriminant analysis LDA face matching. Contains ORL face , run the main function t
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Feature scaling for kernel Fisher discriminant analysis usin
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Feature scaling for kernel Fisher discriminant analysis usin
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一段用于数据分类，分级的费舍尔判别分析算法，MATLAB代码(A Fisher discriminant analysis algorithm for data classification and classification, MATLAB code)
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