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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-extraction
- pca进行特征提取源码，用matlab语言编写，pca即主成分分析-pca source for feature extraction using Matlab language, pca that Principal Component Analysis
pca
- 应用PCA（主成分分析）进行人脸识别的matlab程序，有较高成功率-PCA (Principal Component Analysis) face recognition Matlab procedures, which have a higher success rate
ModularPCA
- matlab编写的Modular PCA的源代码，以Yale人脸库为例。Moduplar PCA首先对原始图像分块，然后对分块后的所有子图像进行PCA分析提取投影特征，对待识别图像也是先进行分块，然后分别计算子图像在投影特征下的投影系数，最后根据最近邻分类器进行分类。
PCA-method-for-fault-diagnosis-routine-five(includ
- 用于故障诊断的PCA方法例程5个(含KPCA)，利用PCA（主元分析）方法或者KPCA方法，进行工业系统的故障诊断程序，有详细的注释说明-PCA method for fault diagnosis routine five (including KPCA), using PCA (principal component analysis) method or KPCA method, industrial process fault diagnosis, a detailed explanat
pcafacerecognition
- 基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统 利用2D PCA算法求对训练集向量进行降维的降维矩阵，最近邻法测试对测试集识别的精度-pca face recognition
KPCA
- 为解决PCA不适合多指标综合分析中非线性主成分分析的问题 ,采用核主成分分析 (kpca)方法 ,对我国不同地区 16种腐乳的品质进行了综合评价。 -PCA is not suitable to address the many indicators of a comprehensive analysis of non-linear principal component analysis of the problem, using Kernel Principal Component An
pca
- PCA 算法 非常不错。 可以用于进行主分量分析-PCA good BSS algorithm
matlab
- ) 使用分块的主成分分析方法(PCA)对人脸图像进行压缩编码。针对PCA方法计算量大的缺点,首先把问题转化成奇异值分解(SVD)问题,然后设计了特征空间的更新算法,通过递推,简化每一步计算的计算量,达到了实时编码的要求。 4) 在Windows平台下基于Video for Windows(VFW)接口开发了人脸视频图像编码和解码的实验系统,该系统实现了图像采集、图像显示、编码、解码等功能。-) The use of sub-blocks of principal component analys
PCA
- 用MATLAB编写的人脸识别算法，对PCA主成分分析进行了改进-Face recognition algorithm using MATLAB, the PCA principal component analysis has been improved
pca
- 基于matlab的主成分分析源程序进行贡献度分析-The principal component analysis based on matlab source contribution analysis conducted
GUI-PCA
- 自己写的matlab GUI界面，可进行PCA分析及LDA分类，附有光谱数据模拟-Write your own matlab GUI interface of PCA and LDA can be classified with spectral data simulation
K-Means PCA降维
- 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
pca
- matlab 进行pCA主成分分析分析分析分析分析分析(use matlab to do pca analysis)
83390059MRF_BENCH
- matlab 进行pCA主成分分析分析分析分析分析分析(use matlab to do pca analysis)
MATLAB_PCA
- 利用MATLAB进行主成分分析代码，利用MATLAB自带主成分分析函数进行主成分分析，只有湘西注释。(Using MATLAB for principal component analysis code, using MATLAB with principal component analysis function for principal component analysis, only Xiangxi Notes.)
PCA
- 利用matlab进行pca主成分分析，简单易懂，适合新手(The use of MATLAB PCA, principal component analysis, simple, suitable for beginners)
matlab
- 用于脑电信号分析的matlab算法，对数据进行PCA处理及SVM分类。(The matlab algorithm for EEG signal analysis performs PCA processing and SVM classification on data.)
基于PCA的SVM分类
- 选择“BreastCancer”数据集，使用支持向量机(SVM)对其进行分类。作为对比，第一次对特征集直接进行支持向量机分类，第二次对特征集进行主成分分析法的特征提取后，再对特征提取后的特征集进行支持向量机分类。并且对比和分析了两次分类的结果。(The BreastCancer data set is selected and classified by Support Vector Machine (SVM). For comparison, the first time the featur
PCA-SVM-face
- 使用MATLAB语言，基于主成分分析和支持向量机进行人脸识别(MATLAB face detection)