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PCA_face
- 简单的PCA（主元分析）人脸识别程序，通过降维来减少计算量-PCA face recognition
data_deal
- 数据的LDA处理，降维消除冗余，自己尝试的编写的，仅供参考-LDA data processing, dimensionality reduction to eliminate redundancy, to try writing their own, and for reference only
Em_extraction
- N-FINDR算法 端元提取 读取MNF降维后的影像数据 - using N-FINDR end-member extraction
major-factor-ananlyze
- 一般统计数据中有很多变量，采用组成分分析法，可以既有效抓住有效信息，又实现降维。本程序采用实例，来说明此方法。-General statistics, there are many variables, sub-components analysis, can only effectively capture useful information, but also to achieve dimensionality reduction. The program uses examples to
Laplacian_Smoothing_Transform
- 关于人脸识别中，拉普拉斯特征映射降维处理的源代码-On face recognition, feature mapping Laplace source code dealing with dimensionality reduction
reduction
- 一类非线性EV模型的降维估计Nonlinear dimensionality reduction model is estimated EV-Nonlinear dimensionality reduction model is estimated EV
MMP
- MMP算法是一种对半监督降维的方法，可用于图像检索，图像分类等方面。-Maximum Margin Projection
lle
- 局部线性降维方法LLE 用于高维空间数据的降维处理-Local linear dimension reduction methods for high dimensional data LLE dimensionality reduction process
0584510
- 该代码是遗传算法的优化计算（输入自变量降维）。其中gaot文件夹为GAOT遗传算法工具箱，该工具箱安装步骤安装步骤：File→Set Path→Add with Subfolders→Save。-The code is a genetic algorithm optimization(the input argument dimension reduction). gaot folder is GAOT genetic algorithm toolbox, the installation st
neighborhood-selection-for-isomap
- 2011年模式识别快讯上的文章，讲述了一种ISOMAP降维中选择邻域的方法。-News on Pattern Recognition 2011, an article about a ISOMAP dimension reduction method of selecting the neighborhood.
MP_DOA
- 针对多径效应的影响，提出了一种基于矩阵束的MIMO 雷达低仰角快速估计方法。该方法同时考虑了发射多径信号和接收多径信号，采用单样本数信号矢量构造了一个前后向矩阵束，并利用两个酉矩阵对该矩阵束进行降维处理，最后采用广义特征值分解的总体最小二乘法来估计目标角度。算法不需要估计数据协方差矩阵，可在低 信噪比和单样本数情况下，有效地克服多径效应，实现同时多目标低仰角估计，相比最大似然算法，避免了谱峰搜索，计算量小。仿真结果验证了该算法的有效性。-To overcome the multipath e
Classification-toolbox
- 通过降维处理，高维数据的分类一般可以转换为2维数据分类。此源码包含一个2维-2类数据分类工具箱。包括：ML，K-NN，SVM，LS，DB-Through the dimension reduction processing, high dimensional data classification commonly can convert to 2 d data classification. This source includes a 2 d-two kinds of data classi
KPCA
- KPCA主要在图像去噪声方面有应用。此外还可以进行特征提取，降维使用.-KPCA major noise in the image to have the application. You can also feature extraction using dimension reduction.
ANN1
- 神经网络的学习好例题————遗传算法的优化计算——建模自变量降维-Neural network to learn a good example---- GA optimization- lower-dimensional modeling of the independent variables
toolbox-for-dimensionality-reduction
- 一个关于数据降维的工具包，外国牛人编写，囊括了各种降维方法，是一个很好的工具！-A tool for data reduction package, foreign cattle were written, include a variety of dimension reduction method is a good tool!
zkj
- 面对模式分析、数据挖掘中海量数据,降维算法已经成为科学研究人员最为 强有力的工具.对降维算法的研究具有很高的学术价值和应用潜力.本文较为详 细的回顾了现有的降维算法,以及他们在模式分析中的应用.在此基础上,着眼于 提高嵌入空间的不同类别的样本之间的距离,我们提出了两种有监督情形下的流 形学习算法.模拟和实际数据都显示了有监督流形学习算法的良好的性能.-Face pattern analysis, data mining massive data, dimension reduct
liuxinggaishu
- :流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视. 为了加深 对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程. 在明确流形学习的不同表示方 法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap 和LL E 的应用示例. 结果表明, 流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分 析. 最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形
sfrz
- 基于等距映射( ISOMAP) 非线性降维算法, 提出了一种新的基于用户击键特征的用户身份认证算法, 该算法用测地距离代 替传统的欧氏距离, 作为样本向量之间的距离度量, 在用户击键特征向量空间中挖掘嵌入的低维黎曼流形, 进行用户识别。用采集 到的1 500 个击键模式数据进行实验测试, 结果表明, 该文的算法性能优于现有的同类算法, 其错误拒绝率( FRR) 和错误通过率 ( FAR) 分别是1.65 和0 , 低于现有的同类算法。-Based isometric map (ISO
speech enhance GUI
- 使用维纳滤波、谱减法和自适应滤波法在matlab环境下实现语音降噪处理的源代码，并实现了GUI用户图形界面设置，参数可调。-Using Wiener filtering, spectral subtraction and adaptive filtering in matlab environment voice noise reduction processing source code, and implement a GUI graphical user interface setting
main
- 将样本矩阵FaceContainer进行主成分分析的整个过程封装在main函数中，参数K是主分量数目，即降维至K维。计算得出样本矩阵的低维表示LowDimFacesitting和主成分分量矩阵W。-The sample matrix FaceContainer principal component analysis of the whole process is encapsulated in the main function, the parameter K is the number o