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人脸识别（基于特征脸）
- 本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究，主要内容如下： （1） 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。 （2） 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换，并利用特征脸方法实现了人脸识别。 （3）给出了基于matlab环境的编程及实验结果，并对结果进行分析。 关键词: 人脸识别，特征脸，K-L变换，主成分分析
基于主成份分析的Bagging集成学习方法
- 机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力，一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于 此．研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响，提出一种称为PCA—Bagging的算法，并与 其它算法比如单个支持向量机、支持向量机Bagging集成、带有特征变换的单个支持向量机等进行了性能比较．在 多个UCI标准数据集上的实验表明PCA—Bagging算法具有更好的性能，这说明即使是泛化能力很强的集成学习方 法其学习的数据也需要进行适当的特征变换
pca实现
- 人脸识别
PCA主成成分分析及MATLAB应用
- 总体主成分，总体主成分的计算，总体成分的性质，主成分的协方差矩阵及总方差。
CSTH连续搅拌釜模型分析
- 详细介绍了CSTH模型，这个模型应用于PCA仿真。
PCAbase.rar
- 这是PCA主分量分析在matlab中的基本应用，可以理解和学习体会下,This is the principal component analysis PCA in matlab basic applications, and learning experience can be understood under the
PCA_KNN.rar
- 主成分分析+最近邻分类器，经典的原理介绍论文，可参照。,PCA+ nearest neighbor classifier, the classic paper describes the principle, can refer to.
F330STPWM
- C8051F330的PCA 8位脉宽调制器的使用，可直接编译使用-The PCA eight C8051F330 pulse width modulator use, can be directly compling use
STC12C5A60S2.pdf
- STC12C5A60S2/AD/PWM系列单片机是宏晶科技生产的单时钟/机器周期(1T)的单片机，是高速/低功耗/超强抗干扰的新一代8051单片机，指令代码完全兼容传统8051,但速度快8-12倍。内部集成MAX810专用复位电路,2路PWM,8路高速10位A/D转换(250K/S),针对电机控制，强干扰场合。 1.增强型8051 CPU，1T，单时钟/机器周期，指令代码完全兼容传统8051； 2.工作电压：STC12C5A60S2系列工作电压：5.5V-3.3V（5V单片机）STC12LE5A
STC11F-10Fxx[1]
- STC11F-10Fxx序列中文说明书, STC 序列说明书。 由其网站收集得到。 -Chinese STC11F-10Fxx series Manual
GaussIterativeMethod
- （1） 编制解n阶线性代数方程组AX=b列主元三角分解法的通用程序. （2） 用所编的程序解线性方程组.给出解向量,保留5位有效数. -(1) the preparation of solution of n-order linear algebraic equations AX = b out PCA generic triangular decomposition process. (2) the procedures used by the series solution of l
empca
- I present an expectation-maximization (EM) algorithm for principal component analysis (PCA).
qqqqq
- ：独立成分分析 ( I C A)在国内尚属一门新型的方法 介绍了I C A的原理及其算法 ，然后介绍了该算法在盲源 信号分离中的具体应用，并将此方法 与主成分方洼 ( P C A)进行了比较-: Independent Component Analysis (ICA) in China is a new method to introduce the principle of the ICA and its algorithm, and then introduced the algori
An_Optimal_Transformation_for_LDA_and_PCA
- 介绍结合LDA与PCA算法的优化分类方法，提出了一般情况下LDA及PCA的计算方法-An Optimal Transformation for Discriminant and Principal Component Analysis
e-AN115
- PCA仿真软串口使用说明 pdf文件,配合程序的说明-PCA use simulation software serial pdf file
Recognition
- 人脸识别是生物特征识别技术中一个非常活跃的课题,取得了很多研究成果。统计主元分析法( Prin2cipal ComponentsAnalysis, PCA)是人脸特征提取和识别的常用方法之一。-Face recognition is an active subject in the area of biometrical recognition technology, and lots of achievements have been obtained. Principal Compone
8019as
- RTL8019AS 数据手册此程序测试PCA负边沿触发的捕捉方式，测试前将P0.0同P1.6脚用跳线短接，当P1.6 送出6000个负边沿，在PCA就触发6000次负边沿捕捉-testing procedures triggered the 2500 catch, test before P0.0 P1.6 feet with this negative PCA testing procedures triggered the 2500 catch, test before P0.0 P1.6
PCA
- Principal Component Analysis • Uses: – Data Visualization – Data Reduction – Data Classification – Trend Analysis – Factor Analysis – Noise Reduction • Examples: – How many unique “sub-sets” are in the sample? – How ar