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pca+lda
- 模式识别PCA+LDA的C++源代码，用于图像的主分量分析-pattern recognition PCA LDA C source code for the image of Principal Component Analysis
一个 PCA 算法的matlab程序
- 主成分分析（PCA)算法是用于简化数据的一种技术,对于某些复杂数据就可应用主成分分析法对其进行简化。-principal component analysis (PCA) algorithm is used to simplify the technology of data, For some complex data can be applied Principal Component Analysis streamline its.
pca(matlab)
- 一个PCA用于人脸识别的程序，不知道有没有，先传了供大家参考下。 -a PCA for face recognition procedures, I do not know any first-of reference for everyone under.
pca
- 人脸识别的matlab pca源码，希望对大家有用处-face recognition Matlab pca source, we hope to be useful
pca.m
- 本程序的运行环境为matlab6.5，在command window下输入数据x和a，然后调用函数pca（x，a）（即本程序的主程序）输入的两个参数的意义是：一个是样本数据x，另外一个是主成分累积贡献率的一个闸值，作为选定主成分个数的一个重要数据。 即可得到样本的协方差矩阵，相关矩阵，相关矩阵的特征根及特征向量，主成分个数和主成分负荷矩阵。 -the procedures for the environment matlab6.5. under the command window i
PCA
- PCA example code from image data
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.)
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+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.)
pca-人脸识别
- 运用PCA算法，可以通过摄像头实时获取人脸，进行人脸识别。(By using PCA algorithm, we can get face in real time by camera and face recognition.)
基于PCA的人脸识别
- 主成分分析法(principal conponent analysis, PCA)也叫Hotelling变换或特征脸法，是基于 K-L变换基础上研发得到的。该方法的核心是能够降低图像空间的维度，具体做法是将原始的数据通过某种线性变换从高维度空间转变到低维度空间中，这些数据彼此不相关，根据贡献率选取最大的前一部分，使原数据具有最大的变化量，对后面的图像也向这个空间投影，然后比较它们之间的距离来确定类别关系。PCA方法的缺点是对光照问题比较敏感。
基于PCA算法的TE过程故障诊断程序
- 基于PCA的TE过程故障诊断MATLAB代码，亲测有效，欢迎下载。(PCA based TE process fault diagnosis MATLAB code, pro test is effective, welcome to download.)
PCA程序
- 实现主成分分析 % Usage: % [eigvector, eigvalue] = PCA(data, options) % [eigvector, eigvalue] = PCA(data) % % Input: % data - Data matrix. Each row vector of fea is a data point. % % options.ReducedDim
PCA故障检测
- 使用PCA 进行故障检测，内含数据可以测试(Use PCA for fault detection, including data can be tested)
PCA
- 不用自带函数，而是直接编程实现PCA算法。然后用PCA实现将数据从三维降到二维。(PCA algorithm is realized by direct programming instead of self-contained functions.Then PCA is used to reduce the data from three-dimensional to two-dimensional.)
脑电数据PCA处理及SVM分类
- 脑电eeg数据预处理，用于脑电信号的MATLAB处理程序，输入处理数据，进行matlab运算，PCA处理及SVM分类。(PCA Processing and SVM Classification of EEG Data)
PCA+SVM的人脸识别
- 使用pca和svm的方法对人脸进行识别和检测，最终达到人脸识别的功能(Face recognition and detection using PCA and SVM methods, and finally achieve the function of face recognition)
基于PCA和SVM的人脸识别系统
- 先通过图像处理提取人脸的各个特征，然后对人脸通过PCA进行降维，然后通过SVM进行人脸识别(Firstly, the features of human face are extracted by image processing, then the dimension of human face is reduced by PCA, and then the face is recognized by SVM)
PCA人脸识别GUIORL+Yale人脸库
- 该系统为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统，可识别ORL和YALE人脸库，方法实现统一，包括GUI界面。另外可二次开发成摄像头的实时人脸系统，识别出库外人脸，可做成门禁系统，考勤系统，打卡签到系统。实现登记出勤，报警等。 含论文，详细注释。(The system is a PCA face recognition system based on MATLAB platform. It can recognize ORL and yale face database. The metho
PCA+mnist
- 基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。 经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set. After PCA dime