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搜索资源 - linear discriminant analysis
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Function to implement Linear Discriminant Analysis
Usage:-
[Xnew,V,mX,D] = lda(X,index,mX)
[V,D] = lda(X,index)
where:-
X = concatenated grand profile vectors (GPV)
i = class index of each vector
Xnew = new feature v
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It is a brief introduction of LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS.
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了适应跟踪过程中目标光照条件的变化,并对目标特征进行在线更新,提出一种将局部二元模式(LBP)
特征与图像灰度信息相融合,同时结合增量线性判别分析对目标进行跟踪的算法.跟踪开始前,为了获得比较准确的目标描述,使用混合高斯模型和期望最大化算法对目标进行分割;跟踪过程中,通过蒙特卡罗方法对目标区域和背景区域进行采样,并更新特征空间参数.得到目标和背景的最优分类面;最后使用粒子滤波器结合最优分类面对目标状态进行预测.通过光照变化的仿真视频和自然场景视频的跟踪实验,验证了文中算法的有效性.-Trac
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LDA:线性判别分析方法。用于实现线性数据降维。采用K近邻分类器对数据进行分类-LDA: linear discriminant analysis method. Used to achieve linear data dimensionality reduction. Using K-nearest neighbor classifier for data classification
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LMDA:一种改进的线性判别方法。用于实现线性数据的降维,进行特征提取。-LMDA: An improved linear discriminant analysis. Used to achieve linear data dimensionality reduction, feature extraction.
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文章拟采用机油和油菜的高光谱图像数据为具体对象,分别从光谱特性分析和图像特性分析两个角度,采用流形学习方法探索一种从非线性高光谱图像数据中提取低维本质信息的方法,结合支持向量机、线性判别分析等模式识别方法建立机油品种和油菜品种的识别模型
-Article intends to adopt oil and rapeseed hyperspectral image data for a specific object, respectively, from the spectral chara
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清华模式识别第二次作业,采用dataset2.txt 数据作训练样本,采用身高与体重特征进行性别分类,建立最小错误贝叶斯分类器;2、采用身高体重数据作为特征,以 dataset2.txt 作为训练数据,用 Fisher 线性判别方法设计分类器;3、从多层感知器、SVM、近邻法选择一种方法,进行上述的分类实验;-Tsinghua second operation pattern recognition using dataset2.txt data for training samples, us
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运用PCA和LDA进行人脸识别的MATLAB代码
-do the face recognition use the principal component analysis and linear discriminant analysis
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LDA matlab code 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher 线性判别 (Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996 年由Belhumeur 引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴 别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的 子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有
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人脸识别经典方法,主成分分析(PCA),线性鉴别分析(LDA)-Face the classical method, principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA)
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人脸识别经典方法LDA在二维上的推广,2DLDA方法-Recognition classical methods to promote the two-dimensional LDA, 2DLDA method
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人脸识别经典文献,核主成分分析融合线性判别分析(KPCA+LDA)-Face classic literature, nuclear fusion principal component analysis linear discriminant analysis (KPCA+LDA)
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代码基于Matlab软件,讲述了大量数学方法的应用思路和过程。内容涉及回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、时(空)间序列分析、Markov链、R/S分析、线性规划、层次分析法以及人工神经网络建模等方法。通过模仿本书讲授的计算过程,读者可以加深对有关数学方法的认识和理解,并且掌握很多Matlab的应用技巧。代码规范,可研究价值高。
-Code based on the Matlab software, tells the story of a large number of
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线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher 线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,新手学习的良好素材-Linear discriminant analysis (Linear Discriminant Analysis, LDA), also known as Fisher linear discriminant (Fisher Linear Discriminant, FL
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LDA i.e Linear Discriminant Analysis classifier using Matlab. Which is used for classifying data over a dataset, that is labeled.
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基于不规则样本曲线的函数型线性判别分析 matlab程序-Functional Linear Discriminant Analysis for Irregularly Sampled CurvesMATLAB
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Face Recognition System based on Fisher Linear Discriminant Analysis (Fisher LDA)
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Linear discriminant analysis (LDA) and the related Fisher s linear discriminant are methods used in statistics, pattern recognition and machine learning to find a linear combination of features which characterizes or separates two or more classes of
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模式识别最基本的FISHER线性判别分析,使用数字识别数据集合作为测试 训练 数据 进行判别分析的一种编程实现,其中训练跟测试是分开的。-FISHER basic pattern recognition linear discriminant analysis, using as the test data set to identify the number of training data to achieve a programming discriminant analysis, whi
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利用fisher线性判别分析方法的matlab代码-Use of fisher linear discriminant analysis method matlab code
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