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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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普通降维方法汇总,PCA,LDA,isomap-Summary of general dimension reduction methods, PCA, LDA, isomap .......
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主成分分析,一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题,主要用于数据降维-PCA,a kind of statistical analysis method which master the main self-contradict of things, it can resolve the main factors from multiple things reveal the nature of things, simplify
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实现pca功能,进行数据降维,使算法简单化-Realize pca functions, to data dimension reduction, the method is simple
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pca算法的matlab实现,进行数据的降维处理-Pca algorithm matlab, the data dimension reduction processing
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pca主成分分析法 自己编写的 用于数据降维 减少数据分析时的计算量和计算时间-Pca principal component analysis their writing for data dimension reduction reduce data analysis calculation and computing time
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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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pca算法已经广泛应用于各方面,当提取的图像特征维度比较高时,为了简化计算量以及储存空间,需要对这些高维数据进行一定程度上的降维,并尽量保证数据的不失真。-pca algorithm has been widely used in various areas, when the extracted image feature dimension is relatively high, in order to simplify the calculation and storage space n
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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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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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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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人脸搜索简单实现,使用主成分分析算法(PCA),依赖opencv,对若干张人脸图片进行PCA降维处理,然后将输入人脸图片与降维后的数据做比较,根据权重输出结果,权重越大则人脸越相似-Simple face search, using the principal component analysis (PCA) algorithm, opencv, for a number of face images for PCA dimension reduction, and then the input
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拉普拉斯降维方法,针对高维数据,性能方面优于传统的PCA方法。-Laplasse dimension reduction method for high dimensional data, the performance is better than the traditional PCA method
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K-Means算法,不要求建立模型之后对结果进行新的预测,没有相应的标签,只是根据数据的特征对数据进行聚类。主成分分析降维对数据进行可视化操作,对features进行降维.(K-Means algorithm does not require the establishment of the model after the new prediction of the results, there is no corresponding tag, but only on the character
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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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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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