说明：本文件提供了核线性判别分析（KLDA）的将维算法。

intosm6 gda KLDA算法 KLDA 线性判别分析

说明：线性判别分析法源代码，LDA算法，输出分类结果

线性判别分类 LDA分类算法 lda-线性 LDA判别分类 LDA分类

说明：基于Fisher线性判别分析的手写数字识别，用matlab平台实现。 总体来说，该方法在一定程度上可以实现手写数字识别，但同贝叶斯方法一样，对测试人员的书写要求有一定的规则，尽量书写规范且书写速度适当。

fisher 识别 手写 分析 基于 数字 线性 判别

说明：线性判别分析LDA人脸识别代码，识别率计算

线性分析LDA LDA-人脸识别 lda人脸识别 LDA计算识别率 识别

说明：在这个项目中，Fisher 判别分析方法是实施和更新 （快速基于核函数的非线性方法）

matlab fisher 分析 方法 判别

说明：正交线性判别分析（Orthogonal Linear Discriminant Analysis），可以用于数据降维上面。

线性数据降维 OLDA数据 正交线性判别 数据降维 降维

说明：核化的直接判别分析（KDLDA）代码，matlab写的。

核判别 KDDA LDA-MATLAB gda SVM--ORL

说明：基于奇异值分解的核线性判别分析（Kernel Discriminant Analysis via QR Decomposition）。

qr分解 decomposition kda/qr kda keyword=KDA

说明：多元统计分析中用于判别的逐步判别法，用于筛选变量，剔除多余变量的逐步判别的matlab程序

逐步判别分析 stepwise stepwise 剔除 判别分析

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。...