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维数约简工具箱源代码，包括PCA、LLE等学习算法，可用于模式识别、数据挖掘和统计分析等。-dimension reduction toolkit source code, including the PCA, LLE and other learning algorithms can be used for pattern recognition, data mining and statistical analysis.
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This tutorial is designed to give the reader an understanding of Principal Components
Analysis (PCA). PCA is a useful statistical technique that has found application in
fields such as face recognition and image compression, and is a common techn
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PCA的步骤：
1 先将数据中心化；
2 求得的协方差矩阵；
3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量；
4 将特征值与特征向量进行排序；
5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向；
6 求出降维后的数据；
-PCA steps: 1 of the first data center 2 covariance matrix obtained 3 obtained covariance matrix eigenvalues and eigenvectors 4
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关于SVM数据预处理的函数，降低维数的PCA函数-The function of data pretreatment on SVM, reduce dimension of PCA function
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利用PCA提取人脸特征，。利用PCA技术降低维数去除了原始原始数据之间的关联性。-Using PCA face feature extraction,. Using PCA technology to reduce dimension in addition to the original connection between the original data.
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图像的特征提取，典型案例是基于PCA技术的人脸数据集得降维处理-Image feature extraction, a typical case is based on PCA face data set to reduce the dimension of
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最新最强MATLAB降维工具箱，可用于人脸识别，模式识别，机器学习，数据挖掘，图像处理等领域，里面包含的算法有PCA,LDA,KPCA,KLDA,Laplacian，LPP,MDS,NPE,SPE,LLC,CFA,MCML,LM-The latest and greatest dimension reduction MATLAB toolbox can be used for face recognition, pattern recognition, machine learning, dat
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以著名的wine数据作为实验样本。包括k-NN算法，交叉验证，PCA降维等。-With the famous wine data as experimental samples.K- NN algorithm, cross validation, PCA dimension reduction, etc.
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利用欧氏距离测试ar人脸数据库，该处的数据库经过了PCA降维处理；
训练样本为共计100个人的700幅图像降维数据
仅供参考，和交流之用。 - by using Euclidean distance test of AR face database, the database through the PCA dimension reduction
training sample reduction data for 700 images of 100 individua
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matlab中PCA-fisher判别法，对数据降维有很好的效果，附件中是matlab2007源程序，不同的matlab版本需要稍微修改一下；-Discriminant law PCA-fisher MATLAB, to reduce the dimension of data have a good effect, accessory is the MATLAB2007 source code, a different version of the MATLAB needs to be sli
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主元分析法(PCA)是目前基于多元统计过程控制的故障诊断技术的核心，是基于原始数据空间，通过构造一组新的潜隐变量来降低原始数据空间的维数，再从新的映射空间抽取主要变化信息，提取统计特征，从而构成对原始数据空间特性的理解。-Principal component analysis (PCA) is based fault diagnosis technique multivariate statistical process control at the core of the current,
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使用yale人脸数据库，用PCA降维方法来对人脸数据进行分类的MATLAB代码，附有人脸图片-Yale face , using PCA dimension reduction method to classify data of face of MATLAB code, and comes with a human face images
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是本科毕设的题目，计算加权加速度,可实现对二维数据的聚类，信号维数的估计，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- The title of the commercial is undergraduate course you Weighted acceleration, Can realize the two-dimensional data clustering, Signal dimension estimates, Combined with PCA scale invarian
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在MATLAB中求图像纹理特征，包括面积、周长、矩形度、伸长度，这个有中文注释，看得明白，插值与拟合，解方程，数据分析，与理论分析结果相比，信号维数的估计，FMCW调频连续波雷达的测距测角，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- In the MATLAB image texture feature, Including the area, perimeter, rectangular, elongation, The Chinese have a comment, understan
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PCA算法：通过将高维矩阵降维来压缩文件或是查询数据-PCA algorithm: by reducing the dimension of the high-dimensional matrix to compress the file or query data
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高光谱遥感与传统的单波段、多光谱数据相比，波段量大量增加、波段宽度极大降低，对地面目标的光谱特性的测度更加细致，然而波段的增多必然导致数据量急剧增加、计算量增大、信息冗余增加以及统计参数的估计偏差增大。因此，对高光谱数据进行降维处理具有重要意义。一方面，降维能够使图像远离噪声，提高图像数据质量；另一方面，能够去除图像中的无价值波段，减少波段数，从而降低计算量，提高运算效率。主成分分析是常用的高光谱数据降维处理方法之一。(Compared with the single band, hypersp
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主成分分析是多元统计分析中用来分析数据的一种方法，它是用一种较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法(Principal component analysis is a method of data used in multivariate statistical analysis, it is describing the samples with characteristics of a small number of methods to reduce the dimens
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Matlab 平台使用2DPCA对二维图像数据进行降低图片的维度。提高图像处理速度。(The Matlab platform uses 2DPCA to reduce the dimension of the image data for two-dimensional image data. Improve the speed of image processing.)
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首先对minist数据集进行pca降维，然后对降维后的数据进行KNN分类(First, the Minist data set is reduced by PCA, and then the data of the reduced dimension is classified by KNN)
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PCA降维算法，本程序已经调好，可以直接跑数据(PCA dimension reduction algorithm, this program has been adjusted, you can run data directly)
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