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搜索资源 - Principal component analysis PCA
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pca程序,一个主分量分析程序,用于提取特征直,欢迎大家下载-PCA procedures, a principal component analysis procedures for the extraction of straight and you are welcome to download!
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一个利用Matlab实现PCA（主成分分析），k_means图像分割很好的例子。-using Matlab a PCA (Principal Component Analysis), k_means image segmentation good example.
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这是一个人脸识别PCA的主元分析法,里面是专门介绍PCA的,可以很深入的了-This is a face recognition PCA principal component analysis, which is devoted to the PCA, can be a very in-depth
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PCA（主成分分析）算法被广泛应用于工程和科学研究中，本报告主要从PCA的基本结构和基本原理对其进行研究，常规的PCA算法主要采用线性算法，通过研究论证发现线性的PCA算法存在着许多不足，比如线性PCA算法不能从线性组合中把独立信号成分分离出来，主分量只由数据的二阶统计量—自相关阵确定，这种二阶统计量只能描述平稳的高斯分布等，因此必须对其进行改进，经改进后的PCA算法有非线性PCA算法、鲁棒算法等。我们通过PCA算法在直线（平面）中拟和的例子说明了PCA在工程中的应用。本例子采用的是成分分析中的
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PCA---主成分分析 LDA---线性区别分析此类实现结合两者的有缺点实现图像模式识别,其中需要有矩阵类-PCA principal component analysis --- --- LDA linear discriminant analysis combining the two to achieve such a flawed it Image is pattern recognition, which requires matrices
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这是基于 PCA（主成分分析法） 算法的人脸模式识别原程序；-This is based on the PCA (Principal Component Analysis) algorithm for pattern recognition of the original face;
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PCA = Principal Component Analysis PDF document. Learn it
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PCA人脸识别
This package implements basic Principal Component Analysis in Matlab and
tests is with grayscale portion of the FERET database. Images are not
preprocessed and it is up to the user to preprocess the images as wanted,
not changing the
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PCA人脸识别 This package implements basic Principal Component Analysis in Matlab and
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人脸识别matlab程序，pca主成分分析法，采用最小距离决策-Face recognition matlab program, pca principal component analysis method, using a minimum distance between the decision-making
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上传的附件为pca主成分分析算法matlab源码-From the Annex for the PCA principal component analysis algorithm matlab source
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介绍结合LDA与PCA算法的优化分类方法，提出了一般情况下LDA及PCA的计算方法-An Optimal Transformation for Discriminant and Principal Component Analysis
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利用主成份分析 SVM 实现 人脸识别(Using principal component analysis SVM to realize face recognition)
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PCA主成分分析，基于R语言平台的pca分析和绘制三维图像(PCA principal component analysis, based on R language platform PCA analysis and rendering 3d images.)
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主成分分析
通过该方法可以构造因子载荷矩阵并给出评分(PCA
principal component analysis
By this method, factor load matrix can be constructed and scored.)
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Matlab表情识别，特征脸[1 ]作为面部表情分类的方法。首先，利用训练图像创建低维人脸空间（pca）。这是通过训练图像集主成分分析（PCA）及图片主成分分析（即具有较大特征值的特征向量）获得的。
结果，所有的测试图像以所选择的主成分表示，计算投影图像与所有投影列车图像的欧几里得距离，选择最小值以找出与试验图像最相似的训练图像。(The feature face [1] is used as a facial expression classification method. Firstly,
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在多元统计领域中，核函数主成分分析(kernel principal component analysis, kernel PCA)是利用核函数方法技术对主成分分析(PCA)的扩展。使用核函数使原PCA的线性操作是在一个复制的内核希尔伯特空间中执行的。 KPCA的运算步骤势在PCA之前首先对数据进行kernel变换 ，再求相关系数矩阵。(In the field of multivariate statistics, kernel principal component analysis (ke
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基于python的PCA（主成分分析降维）人脸识别(PCA (principal component analysis dimensionality reduction) face recognition based on python)
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