说明：A 求解脸识别问题的新方法。我们的方法结合二维主成分分析法（2DPCA） 突出的方法之一提取特征向量和支持 向量机 （SVM）最强大分类判别方法。基于该方法的实验已经或数据库 ； 研究结果表明，建议方法可有效提高 分类费率。
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说明：主成分分析是把多个指标化为少数几个终合指标的一种统计分析方法。本源代码为matlab中源代码，并添加了相应的分析注解-Principal Component Analysis is more than a few indicators as a final indicator of a statis...
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说明：主成分分析PCA对数据矩阵进行降维，可以减少计算量，缩短计算时间，降低CPU负载，需要考虑实时性的场合可以采用主成分分析PCA对数据进行处理。只需要对程序当中的k值进行调整，即可降维到相应的维数，简单方便
说明：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
2d法向量 2d-PCA matlab-矩阵降维 降维算法 最近邻-人脸
说明：独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角...
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说明：用matlab来实现PCA，并分别求出图像在第一、二、三主分量上的投影。
matlab-pca实现 matlab_pca 投影 matlab_PCA-ceshi1.m PCA-matlab
说明：该程序是通过考察多个变量间相关性的一种多元统计方法，用来研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。
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说明：主成分分析的代码，降维的工具，特征提取降维的工具
降维-matlab 特征降维 特征提取代码 PCA的降维 pca降维
说明：pca源程序代码，主成分分析，用于高维数据姜维，进一步用于数据分类模式识别。
PCA-分类 PCA姜维 PCA分类识别 pca分类 数据姜维
说明：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.
联合开发 降维聚类 降维算法 PCA-聚类 PCA可视化
