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。...
说明:这是一个使用遗传算法用于两类成分识别当中的特征选择问题研究,无论对识别软件设计还是写文章都是有帮助的!
说明:用K-means算法对数据进行聚类分析,得到不同K值情况下的聚类结果并绘制出了J-K关系图。
说明:利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序,包含源代码、样本数据、聚类结果。