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线性判别分析（LDA）用于特征选择，可以对数据集或者图像提取有用特征，用于分类或者聚类等机器学习应用中-Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature selection, application in dataset or image feature extraction, for classification or clustering applications in machine learning
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捷克理工大学Hlavac教授和Franc博士提供的统计模式识别Matlab工具箱的最新版本V2.09，在原有版本基础上进行了一些修改和完善。它包括现有模式识别的大部分方法，比如SVM，PCA，LDA等。我采用其中的SVM方法进行了人体下肢假肢SEMG信号的分类，效果不错。希望能对大家有帮助。-Statistical Pattern Recognition Toolbox for Matlab (C) 1999-2008, Version 2.09. It includs a number of
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统计模式识别算法包，包括线性分类算法，SVM，PCA，LDA，EM，k-means分类等多种常用的模式识别算法。-Statistical pattern recognition algorithm package, including a linear classification algorithm, SVM, PCA, LDA, EM, k-means classification and many other commonly used pattern recognition algori
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用mushrooms数据对模式识别课程讲述的各种模式分类方法[线性分类，Bayesian分类，Parzen窗，KNN]和特征选择和降维方法[PCA,LDA]进行了模拟，并给出了各类分类方法的结果，-It s the simulations about linear classification ,Bayesian ,Parzen and KNN of pattern recognition .And ,It gives the results.
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使用变分EM方法实现的LDA文本模型
输入为文本即可
分解实现，含多个小函数可单独使用-LDA For Text Classification
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matlab图像处理工具相，使用了主成分分析，ANN，SVM等方法。-This toolBox used in the image processing(feature extraction and classification)
PCA,LDA,ICA,DCT,RBF,RBE,GRNN,KNN,minimum distance,SVM, and others
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针对灰度图像，提出一种基于知识的人脸检测方法。
提出了一种给予支持向量机的人脸检测方法。
提出了一种基于小波分解的LDA人脸识别方法。
提出了一种基于小波和DCT的人脸识别方法。
提出了一种机遇CEDT和支持向量机的人脸分类和识别方法。
-For gray-scale images, a knowledge-based face detection methods. A support vector machine method of face detection. A wa
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一个基于LDA的分类程序，对于初学者有很大的帮助-LDA-based classification procedures, for the great help for beginners
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pca lda knn 进行分类的pca部分的代码-pca lda knn classification of the pca part of the code
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线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。但是将LDA直接用于人脸识别
会遇到维数问题和“小样本”问题。人们经过研究，通过多种途径解决了这两个问题并实现了基于I,DA的人脸识
别 文章对几种基于LDA的人脸识别方法做了理论上的比较和实验数据的支持，这些方法包括Eigenfaces、Fish—
erfaceS、DLDA、VDLDA及VDFLDA。实验结果表明VDFLDA是其中最好的一种方法。-Low—dimensional feature representat
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用于文本分析和分类的pLSA(Probability Latent Semantic Analysis)的Matlab算法，含有测试数据及算法原理介绍。也可用于图像分析。相比原来的版本，增加了示例程序demo.m，以实现可视化效果，用户更容易使用和理解pLSA算法。-For text analysis and classification of pLSA (Probability Latent Semantic Analysis) of the Matlab algorithm with tes
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对随机选择的iris数据，用LDA进行特征提取，然后用K近邻分类器分类的完整程序-Feature extraction using LDA,and perform classification via KNN
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输入不同类数据的多维特征，投影出最佳分类空间。Matlab-Enter the multidimensional characteristics of different types of data, project the optimum classification space. Matlab
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its code to classification with LDA in matlab
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LDA Classification Matlab Code
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matlab判别分析，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最佳的可分离性。-matlab discriminant analysis, the basic idea is to sample the high-dimensional pattern projected onto the optimal discriminant vector space, i
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没有使用matlab自带工具包，而是使用了自写的PCA，来用其对数据进行线性分类。-without using the toolbox given by matlab，i write pca myself and implement it into LDA classification.
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亲自试验出来的对于手写体的LDA分类，最后效果是73.13 ，大家想对LDA了解更深的话可以看看！是matlab版的。
-Personally tested out for LDA classification handwriting, the last effect is 73.13 ,we want a deeper understanding of LDA, then you can see! Is matlab version.
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包含数据，可以直接运行。采用LBP特征进行行人和非行人图像的分类，分类方法是LDA。-It contains data that can be run directly. Use LBP features pedestrian and non-pedestrian image classification, classification is LDA.
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lda降维方法源码，lda 方法有很牛逼的降维效果，对分类精度有很大的提升(lda dimension reduction method source code, lda method is very Niubi dimension reduction effect, classification accuracy has greatly improved)
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