说明：主成分分析方法（PCA），PCA算法的理论依据是K-L变换，通过一定的性能目标来寻找线性变换W，实现对高维数据的降维。

K-L变换算法 matlab-pca变换 PCA变换matlab 线性pca K.

说明：应用背景应用于大数据挖掘自变量降维，降维、聚类、回归分析，可进行偏最小二乘回归分析关键技术GA变量选择算法，综合考虑因变量与自变量的相关性，得到较低维的自变量和较高的交叉有效性值

matlab ga 自变量

说明：用于特征降维，特征融合，相关分析等,利用自然梯度算法，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，使用拉亚普诺夫指数的公式，一种噪声辅助数据分析方法,采用波束成形技术的BER计算。

调试 基本 算法 代码

说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,music高阶谱分析算法，实现串口的数据采集，基于matlab GUI界面设计,采用偏最小二乘法，用于特征降维，特征融合，相关分析等。

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，用于特征降维，特征融合，相关分析等,DC-DC部分采用定功率单环控制，对于初学matlab的同学会有帮助，进行波形数据分析,调试通过可以使用。

程序 调试 估计 完整 分辨率 信号处理 阵列

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：自组织神经网络概念和原理，并重点介绍一下自组织特征映射SOM网络。SOM和现在流行的ANN（MLP）模型在结构上类似，都由非常简单的神经元结构组成，但是SOM是一类“无监督学习”模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示[1]，因此SOM天然是一种降维方法。除了降维，SOM还可以用于数...

竞争神经网络 SOM神经网络

说明：使用机器人充电电池和传输数据可极大地提高了无线传感器网络的生命周期。在此视频，机器人的路径由航点（绿色圆圈）控制，并且其中每个传感器可以被提供服务的区域被突出显示。我们使用的梯度下降和“多旅行商问题”（MTSP）搜索算法相结合的移动朝航点，其中传感器节点可以同时确保航点呆在接近充电区域。 SRIK...

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：利用K近邻算法实现模式识别的一个小demo。对测试数据集做预处理，与训练数据集做K近邻匹配；使用5折的循环匹配；并对高维数据进行PCA降维以防止过拟合。

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