说明:用于图像处理的独立分量分析,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,IDW距离反比加权方法,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,多元数据分析的主分量分析投影。
说明:对于一个两类分类问题,当n=100时候,用mvnrnd()函数随机产生两类样本;每一类的样本容量不小于100;2)设计最大似然估计算法对两类类条件概率密度函数进行估计;3)设计非参数估计算法对两类的类条件概率密度进行估计(任选Parzen窗法或kn-近邻法之一),并分析样本数量、窗宽、k等因素对概率...
说明:LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法,它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度,寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中,实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题,因此在本次代码中,先用PCA主成分分析的方法降低样本维数,再用线性判别分析提取特征。...