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373901518KPCA
- 核函数主成分分析，用于数据的特征提取，对于训练样本的降维有较好的效果-Kernel principal component analysis, feature extraction for data, which can effectively reduce the dimension of training samples, the better
KernelICA
- KICA是对独立主成分分析的核函数化，具有更好的鲁棒性。-KICA is the kernel function of the independent principal components analysis and has better robustness.
wcwcajzh
- 使用混沌与分形分析的例程，添加噪声处理，采用热核构造权重，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Use Chaos and fractal analysis routines, Add noise processing, Thermonuclear using weighting factors allan FOG output error variance analysis, Including principal component analysis
izrnwsud
- 采用热核构造权重，matlab编写的元胞自动机，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，添加噪声处理，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，主要为数据分析和统计，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Thermonuclear using weighting factors matlab prepared cellular automata, It contains CV, CA, Single, current, constant turn rate, turn
fvfqcmhh
- 一些自适应信号处理的算法，调试通过可以使用，采用热核构造权重，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，真的是一个好程序，针对EMD方法的不足,MIMO OFDM matlab仿真,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。 -Some adaptive signal processing algorithms, Debugging can be used, Thermonuclear using weighting factors Linear array using cut than learni
jguckzvh
- 详细画出了时域和频域的相关图，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，采用热核构造权重，有详细的注释，借鉴了主成分分析算法（PCA），三相光伏逆变并网的仿真，有循环检测，周期性检测，快速扩展随机生成树算法。- Correlation diagram shown in detail the time domain and frequency domain, Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab, T
kouqie
- 借鉴了主成分分析算法（PCA），采用波束成形技术的BER计算，采用热核构造权重。- It draws on principal component analysis algorithm (PCA), By applying the beam forming technology of BER Thermonuclear using weighting factor.
lensang_v76
- 用于建立主成分分析模型，采用热核构造权重，完整的图像处理课设，包含所有源代码，汽车图像。- Principal component analysis model for establishing, Thermonuclear using weighting factors Complete class-based image processing, contains all of the source code, auto image.
yaigen_v53
- 包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，采用热核构造权重，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algorithm ROOT-MUSIC algorithm, Thermonuclear using weighting factors Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis.
kPCA-master
- 基于核的主成分分析是一种非线性特征提取方法,它通过一个非线性映射将数据从输入空间映射到特征空间,然后在特征空间中进行通常的主成分分析,其中的内积运算采用一个核函数来代替-Core-based principal component analysis is a nonlinear feature extraction method, which maps data the input space to the feature space through a nonlinear mapping,
jou_pf63
- 采用热核构造权重，独立成分分析算法降低原始数据噪声，ICA（主分量分析）算法和程序。- Thermonuclear using weighting factors Independent component analysis algorithm reduces the raw data noise, ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures.
ty073
- 用于建立主成分分析模型，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，采用热核构造权重。- Principal component analysis model for establishing, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Thermonuclear using weighting factor.
程序
- 以稀疏子空间聚类以及低秩子空间聚类等基本谱聚类算法为基础，通过 运用核映射算法，融合与数据本身结构相关的局部切线空间函数以及主成分分析 算法建立了可以应对独立子空间聚类、非独立子空间聚类、非线性聚类、混合多 流体聚类问题以及多种含有大数据量的实际问题，包括处理运动分割、人脸识别、 工件识别等情况中的多种类型数据分类的聚类算法，并且引入 Map-Reduce 并行处 理方法优化了算法的计算效率(Based on the basic spectral clustering algorith
kPCA_v3.1 (1)
- KPCA用于数据特征的降维，先通过核方法，将样本映射到高维空间，再进行主成分分析过程。(KPCA is used to reduce the dimension of data, first through the kernel method, the sample is mapped to high-dimensional space, and then the principal component analysis process.)