说明：线性判别分析法源代码，LDA算法，输出分类结果

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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：包含PCA，LDA降维方法和SVM等分类器； 主成分分析方法从本质上来说，是一种把高维数据空间降到低维数据空间中，目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射，目的是达到对整体类别而言，达到类内紧致，类间离散。这样带有类别信息的投影...

matlab 识别 统计 模式

说明：在此代码中其 LDA 算法在 matlab 上应用。其创建类分离散点图。并创建每个图像的精度。精度取决于训练集和测试集。

matlab 线性 分析

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...

matlab pca 识别 人脸 基于

说明：2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有...

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