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PCA主元分析的matlab源代码，比较简单-PCA principal component analysis of the matlab source code is relatively simple
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主成分分析代码，用matlab实现的，请大家参阅。-Principal component analysis code, matlab implementation, please refer to the.
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这是基于主成分分析的人脸识别，非常具有借鉴价值-This is based on principal component analysis for face recognition have great reference value
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主要的源代码成分分析，您可以加载数据，然后可以直接使用无需修改-Principal component analysis of the source code, you can load data, and then can be used directly without modification
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MATLAB源程序，主成分分析法（PCA），这是一种降维的方法，可以用于多通道数字信号处理-MATLAB source code, principal component analysis (PCA), which is a dimension reduction method can be used for multi-channel digital signal processing
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主要介绍主分量分析，怎样提取主要特征来重构原始信号-Introduces the principal component analysis, how to extract the main features to reconstruct the original signal
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Principal component analysis,for study about classification data,develop for svm , lvq etc-Principal component analysis,for study about classification data,develop for svm , lvq etc
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人脸识别matlab源代码，应用主分量分析（PCA）实现了人脸识别。-Face recognition matlab source code, application of principal component analysis (PCA) to achieve a face recognition.
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pca主成分分析，matlab程序，用于图像特征提取，降维等
有中文注释-Principal component analysis
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摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen
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主元素分析源程序代码，实现主元素分析的完整代码-Principal component analysis source code to achieve the complete code for principal component analysis
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Kernel Entropy Component Analysis,KECA方法的作者R. Jenssen自己写的MATLAB代码，文章发表在2010年5月的IEEE TPAMI上面-Kernel Entropy Component Analysis, by R. Jenssen, published in IEEE TPAMI 2010.
We introduce kernel entropy component analysis (kernel ECA) as a new method
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主元分析方法（PCA）是一种基于多元统计分析的数据降维方法, 它利用过程变量间的相关关系, 建立正常工况下的主元模型, 通过检验新的数据样本相对于主元模型的背离程度, 从而发现异常和故障。 -Principal Component Analysis (PCA) is based on multivariate statistical analysis of the data reduction method, which uses the correlation between process
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Principal Component Analysis. Very important for pattern recognition(ie. optical character recognition) A great fundamental file for the beginner. Even those who doesn t know what is variance can start learning about OCR basics from this pdf.-Princip
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) 使用分块的主成分分析方法(PCA)对人脸图像进行压缩编码。针对PCA方法计算量大的缺点,首先把问题转化成奇异值分解(SVD)问题,然后设计了特征空间的更新算法,通过递推,简化每一步计算的计算量,达到了实时编码的要求。 4) 在Windows平台下基于Video for Windows(VFW)接口开发了人脸视频图像编码和解码的实验系统,该系统实现了图像采集、图像显示、编码、解码等功能。-) The use of sub-blocks of principal component analys
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主成分分析（pcA）人脸识别，在ORL库上进行测试，产生矩阵为散步矩阵-Principal component analysis (pcA) recognition, tested on the ORL database, resulting in a walk matrix matrix
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该代码为PCA主成分分析，可用于特征选择，选取贡献最大的前三个主成分-The code for the PCA principal component analysis, can be used for feature selection, select the largest contribution to the first three principal components
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PCA主成分分析算法用于人脸识别的例子。此算法是基于矩阵特征值的排序而提取出主要成分的。-PCA principal component analysis algorithm for face recognition example. This algorithm is based on the ranking of the matrix eigenvalue extracted principal components.
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利用主分量分析(PCA)进行模式识别，包括主分量分析运算的主要函数，以及相关应用的例子。-Using principal component analysis (PCA) for pattern recognition, including the principal component analysis of the main function of computing, and related application examples.
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PCA:Principal Components Analysis
It computes Principal Component Analysis, i.e., the linear transform which makes data uncorrelated and minize the reconstruction error.
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