搜索资源列表
eof
- 主成分分析程序，适合做向量场的正交分解 -principal component analysis procedures, suitable for the vector field orthogonal decomposition
kpca
- 核主成分分析法,用matlab实现,极为精彩.不可错过
PCA+LDA
- PCA(主成分分析法)、LDA(线性判别法) 两种方法是主要的线性降维法，有很好的效果，希望对大家能够有用！
EOFs.rar
- 经验正交函数，EOF程序，主成分分析程序，适合做向量场的正交分解。,EOF, EOF procedures, principal component analysis procedure, suitable for vector field orthogonal decomposition.
SVMluzhenbo
- SVM-matlab故障诊断程序 -SVM-matlab process fault diagnosis fault diagnosis SVM-matlab program
tycfgsmatlab
- matlab源程序： 用Fisher两类判别法对样本进行分类 对样本进行主成分分析 用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系 -matlab source: The Fisher discriminant method, two types of samples to classify the samples by principal component analysis system using the shortest
Principle_compoments_analysis
- 主成分分析的源代码，用matlab编写的-Principal component analysis of the source code using matlab
PCA
- 在多变量统计中，数据有很强的相关性，对数据进行主成分分析，这样可以避免过拟合- Multivariate statistical data there is a strong correlation, principal component analysis of the data, and to avoid over-fitting
WeiFengYing-supporting-program
- 魏凤英的现代气候统计诊断与预测技术的fortran源代码，里边包括气候变化趋势分析的程序：线性倾向估计、滑动平均及一些趋势检验和函数；气候突变检测：滑动t检验、Cramer s法、Yamamoto法、Mann-Kendall法、Pettitt法Lepage法；气候序列周期的提取方法：功率谱、最大熵谱、交叉谱、多维最大熵、奇异谱分析、小波分析；以及EOF、主成分等等，总之熟悉这本书的同学，应该知道这本书的“强大”是做数理统计分析、及气象等必备的工具书啊，而且其程序，尤为宝贵！特此与大家分享-Wei
incremental_kpca
- 用核主成分分析算法进行的人脸识别，总的来说识别率还不错-Face recognition using the nuclear principal component analysis algorithm, on the whole pretty good recognition rate
66939501pls-for-matlab
- 此程序解释了主成分分析PCA的用法通过matlab将其实现-This program explains the principal component analysis PCA usage by matlab to achieve
main
- 主成分分析,适合降维处理，很实用，可用于近红外分析-The principal component analysis for dimensionality reduction process, very practical, and can be used in the near-infrared analysis
330
- 提出了将信号进行相空间重构后再采用奇异值分解, 对分解后的主成分进行包络分析, 从而提取信号的隐含特 征的方法, 并将该方法应用于齿轮的局部故障振动特征信号的提取中。数值仿真实验结果表明, 该方法能有效提取强背景 信号及噪声中的弱冲击特征信号, 是一种有效的弱信号特征提取方法。采用该方法对齿轮振动信号进行故障特征提取与识 别, 结果与实际情况相符。-Signal implicit characteristic of phase space reconstruction, and th
PCA
- principal component analysis(PCA)主成分分析，Matlab实例代码-principal component analysis(PCA)
pca
- 经典主成分分析法，实现高光谱图像的降维处理 -Classical principal component analysis, to achieve high spectral image dimensionality reduction
kernel_pca
- 核主成分分析法，用于高光谱图像的降维处理，效果较好-Kernel principal component analysis for hyperspectral image dimensionality reduction, better
principal-component-analysis
- 主成分分析的代码，数据处理的必备，方便实用-Principal component analysis of the code, the data processing required, convenient and practical! !
LBPandPCA
- 为有效解决局部二元模式(LBP)在人脸识别特征提取时维数过高的问题，提出了一种结合LBP特征和主成分分析(PCA)的人脸识别方法．-To effectively solve the local binary pattern (LBP) feature extraction in face recognition problem of high dimensionality, we propose a combination of LBP features and principal compon
zcf
- 脑电信号的自协方差分析，对主成分之间的自相关性的分析-Since EEG analysis of covariance, principal component analysis of the self-correlation between
程序
- pca 主成分分析的matlab代码。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。(PCA principal component analysis matlab code. Principal component analysis (Principal Component, Analysis, PCA) is a statistical method