说明：用matlab自带的PCA算法对图像进行降维。

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说明：matlab下实现的pca降维算法,降低数据维数，保留数据的主特征。

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说明：模式分类中应用到的PCA算法，包括其奇异值分解SVD算法。可用来降维提取主元素等。

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说明：PCA算法，用于人脸识别的特征提取步骤，是目前最通用的传统的人脸识别算法。通过构建特征子空间进行降维

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说明：L1_PCA降维,L1_ARPCA降维等算法介绍以及实现，可以直接跑，如有侵权，麻烦告知，谢谢

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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.

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说明：NMF矩阵分解算法可用于高维数据分解和降维处理分析。

NMF矩阵分解算法 高维数据分解 降维处理分析

说明：基于kernel pca的非线性降维算法，原文发表于神经计算杂志上，有兴趣者可以先看论文。

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说明：数据降维工具箱，包括一些典型算法，例如pca，lle，mds，lda等。

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说明：PCA算法（主成分分析算法），通过对多维数据的降维算法，达到图像降维的目的，把关键信息存储在更低的维度，可用于人脸特征识别匹配的多种途径。