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搜索资源 - pca classification
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pcA,特征提取以及分类，可以运行.欢迎提意见，-pcA, feature extraction and classification, you can run
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自己写的MFA降维算法。此算法中先进行pCA处理原始数据，然后对处理后数据运用MFA，可用于人脸识别及其它分类问题。很好用。-Write your own MFA dimensionality reduction algorithm. This algorithm first performed pCA processing raw data, processed data and then use MFA, can be used for face recognition and other
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主分量分析对SAR图像目标进行特征提取，用最近临方法进行分类-Principal component analysis（PCA） of SAR image target feature extraction, classification using nearest-neighbor method
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this paper has used gabor filter for feature extraction and for feature reduction PCA+LDA has been used. for classification minimum distance classifier is used. PCA+LDA shows better performance than PCA or LDA alone
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PCA机理代码，包括应用。可用于高级用途。-The code describe the all the fundamental steps of PCA, including comments and its application. Redundancy and Classification are involved. It is extendable for other advanced application.
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基于PCA的人脸识别程序，特征提取采用PCA方法，分类采用近邻法进行分类，先要下载人脸数据库做实验-PCA-based face recognition program, using PCA feature extraction method, classification using nearest-neighbor classification, first download the face database to experiment
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(1)Bayes分类
已知N=9， =3，n=2，C=3,问x= 应属于哪一类？
(2)聚类
使用c－均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析
(3)鉴别分析
在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。
用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验。-(1) Bayes classification
Known N = 9, = 3, n = 2, C = 3, x = should ask which cat
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this program will creat three class with certain mean and covariance matrix.pca is an unsupervised classification and mda is a supervised classification.
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MATLAB编程，提取LFP功率特征，采用PCA降维，实现不同颜色数据分类-MATLAB programming, LFP power feature extraction using PCA dimensionality reduction to achieve different color data classification
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MATLAB编程，对LFP数据进行PCA降维，并实现有无刺激的分类-MATLAB programming, the LFP data PCA dimensionality, and to achieve the classification of whether the stimulus
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PCA based program for face recognition / classification
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支持向量机用于训练和分类，包括PCA降维等函数-Support vector machines for training and classification, including functions such as PCA dimension reduction
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利用PCA进行降维，并利用adaboost进行分类的人脸识别方法描述-Use PCA dimensionality reduction , face recognition method using adaboost classification descr iption
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感知行为的影响因素包括单个关节的动作和不同关节的组态。因此提出一种新的基于关节的位置差异的特征类型，联合包括静态姿势、动作、位移在内的行为信息进行识别。采用关节在两个时间和空间区域的差异来明确地模拟个别关节动力学和不同关节的组态。然后应用主成分分析（PCA）来获得所需的特征。同时应用非参数的简捷的贝叶斯最近邻（NBNN）分类器进行多类行为的分类。这个NBNN分类器避免了帧描述符的量化，计算“图像到类别”的距离而不是“图像到图像”的距离。15到20帧的数据就足以实现手势以及动作的识别，无需应用整个
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为实现合格和缺陷板栗的分级， 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板
栗为研究对象， 提取的颜色及纹理等 8 个特征值， 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利
用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明， 在图像信息主成分因子数为 3， 中间层节点数为 12 时， 建立
的模型最佳， 模型训练时的回判率为 100 ， 预测时识别率达到了 91 .67 。 研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷
板栗分
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将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性，与PCA区别：LDA考虑分类标签，属于有监督分类。-Linear discriminant analysis (LDA) is a generalization of Fisher s linear discriminant, a method used in statistics, pattern recognit
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采用pca方法对人脸进行分类，MATLAB代码
-Pca method using human face classification, MATLAB Code
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使用PCA降维的一种用于葡萄酒分类的经典算法，给大家参考下-Using PCA dimensionality reduction of a wine classification of the classic algorithm, to your reference
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各种对图像的分类和聚类的方法，kmeas、knn、pca等，还有几种数据处理中的窗函数-Variety of image classification and clustering methods, kmeas, knn, pca, etc., there are several data processing window function
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线性判别算法，包括pca算法，分类决策，算法评测，-Linear discriminant algorithms, including pca algorithm, classification decisions, the uation algorithm,
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