说明:Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别(识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等中。...
说明:用于图像处理的独立分量分析,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,IDW距离反比加权方法,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,多元数据分析的主分量分析投影。