说明：应用背景长期以来，模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了，在一个算法下，可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃。关键技术作为一个多元线性回归方法，...

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说明：可用于M*N大数据降维，里面步骤很清新哦···程序说明：y = pca(mixedsig)，程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵，n为信号个数，T为采样点数, y为 m*T 阶主分量矩阵。程序设计步骤：1、取均值2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个...

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说明：pectralClustering实现了三个谱聚类算法（Unnormalized, Shi & Malik, Jordan & Weiss）. Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据...

说明：1. SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性； 2. 独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配； 3. 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量...

说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

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说明： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

matlab 识别 svm 字体 手写 基于

说明：三个众所周知的外观基于子空间人脸识别算法用于测试压缩的影响： 主成分分析法-PCA （土耳其人和彭特兰，1991年），线性判别分析-LDA （Belhumeur 等，1996年） 和独立成分分析-ICA （巴特莱特等人，2002年）。它是重要的是提及我们用 ICA 建筑 2从 （巴特莱特等人，200...

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说明：基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法，SVMRFE。

基因选择算法 SVM-RFE

说明：独立成分分析(ICA,Independent Component Correlation Algorithm)简介 X＝AS X为n维观测信号矢量，S为独立的m（m

matlab fastica 方法

说明：支持向量机是统计学习理论的一个重要分支,也是解决模式识别问题的一个有力工具。本文简要介绍支持向量机理论，构建基于径向基函数的支持向量机，对分别来自两个不同的电话语音数据库中的汉语普通话、英语、日语、白族语和纳西语等5种语言进行识别研究。实验结果表明，支持向量机, 对不同数据库语言的语种识别依然能达到...