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：lfda，局部线性判别式分析，可解决多模型数据分布问题

线性判别 LFDA FDA 局部 线性数据判别

说明：2D线性判别分析工具箱，该方法为Pattern recognition letters关于2DLDA的源码。

2DLDA LDA

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：LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS - A BRIEF TUTORIAL-LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS- A BRIEF TUTORIAL

others 分析 线性 判别

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：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：贝叶斯判别：对象（总体）在抽样前已有一定的认识，常用先验分布来描述这种认识，然后给予抽取的样本再对先验认识作修正，得到后验分布，而各种统计推断均基于后验分布进行。将Bayes 统计的思想用于判别分析，就得到Bayes判别。在Matlab软件包中，将已经分类的m个数据（长度为n)作为行向量，得到一个矩...

matlab 算法 贝叶斯 入侵检测

说明：知识点第2部分

课件教程