搜索资源列表
PCA
- PCA example code from image data
pca-master (1)
- 此源代码使用Eigen C ++库在C ++中实现了PCA算法。 运行代码所需的组件： - 安装Visual Studio 2012（Express Edition工作正常） - Windows操作系统（Windows 7或更高版本） 如何运行源代码： - 打开文件。\ pca \ PrincipalComponentAnalysis \ PrincipalComponentAnalysis \ Program.cpp - 在行和列变量中设置矩阵的尺寸。 - 在m变量中设置
PCA
- PCA MATLAB 代码示例，有详细的注释，代码简单易懂，仅供学习参考(PCA MATLAB code example, with detailed annotations, the code is simple and easy to understand, only for learning reference)
PCA大作业
- PCA程序,处理绿萝的数据，机器学习，进行主成分分析，提取指定重要特征的方法。(PCA program, data processing ,Scindapsus, machine learning, principal component analysis method, A method of specifying important features .)
PCA
- 以一个实际例程为例，实现了PCA算法的全过程。附带有数据集。方便读者调试。可以直接运行。(Taking an actual routine as an example, the whole process of PCA algorithm is realized. Comes with a data set. Convenient reader debugging. Can run directly.)
On PCA-based fault diagnosis techniques
- 主元分析，故障诊断，Steven X. Ding(PCA method, fault diagnosis, authored by Steven X. Ding)
PCA
- PCA降维实例，使用数据集，数据集衡量美国329个城市生活质量的9个指标：气候、住房、健康、犯罪率、交通、教育、艺术、娱乐和经济。对于各指标，越高表示越好，如高的犯罪指标表示低的犯罪率。(PCA dimensionality reduction example uses data sets and data sets to measure 9 indicators of quality of life in 329 cities: climate, housing, health, crime
PCA人脸识别
- opencv下，用PCA主成分分析的方式做人脸识别(Using PCA principal component analysis to do face recognition)
PCA
- 1、读入图片，根据PGN格式的line 2 确定矩阵的大小为 28*28=784，根据line4 获取. 2、读入图片，根据PGN格式的line 2 确定矩阵的大小为 28*28=784，根据line4 获取。 3、计算平均矩阵。 4、对平均值矩阵进行SVD： 5、平均矩阵进行SVD后的前20个singular vector的输出结果。 6. 将训练集的每一张图片当成一行，形成一个矩阵，然后对矩阵进行PCA分解。 7. 这个矩阵对测试集的每张图片进行降 维，得到的图像。(1, rea
PCA
- 一个使用PCA方法进行故障诊断的程序，内含数据(A program that uses the PCA method for fault diagnosis)
PCA based on Face Recognition
- 主要实现的是基于PCA的人脸识别算法 Matlab代码(PCA-based face recognition algorithm)
PCA+GUI人脸识别
- 基于PCA主成分分析算法和Yale人脸数据库，采用Matlab语言实现的人脸识别程序，整个程序分为预处理、训练、识别、GUI界面控制等几个模块，注释清晰，通俗易懂。(Based on PCA principal component analysis algorithm and Yale face database, the face recognition program is implemented in Matlab language. The whole program is divide
改过的pca在matlab中的实现
- 简单的pca算法在matlab中的实现。附带解释。(Implementation of a simple PCA algorithm in MATLAB.)
PCA
- 用matlab自带的PCA算法对图像进行降维(Dimensionality reduction for images)
PCA
- 对高维图像进行PCA和KNN分类器处理转换为低维图像(use PCA and KNN for high dimensional image)
pca
- 大数据降维方法，具体的处理了图像等，包括数据的冗余部分，利用PCA技术快速降维。(Large data dimensionality reduction method.Specifically dealing with images, including redundant parts of data, and using PCA technology to reduce dimensionality rapidly.)
pca
- PCA算法可在MATLAB中配合人脸数据库实现人脸识别(PCA algorithm can be used to realize face recognition algorithm.)
PCA
- 最详细的PCA源码，有助于零基础理解PCA的详细过程(The most detailed PCA source code)
PCA+SVM
- 用于人脸识别，包含了PCA及SVM算法，数据集采用的ORL数据库(face recognition(PCA+SVM))
PCA+SVM
- 采用经典的ORL人脸数据集，利用PCA进行进行降维，然后用SVM进行数据集的分类和训练。上传文件内包含libSVM3.2安装包(The classical ORL face dataset is used for dimension reduction by PCA, and then SVM is used to classify and train the dataset.)