PCA是一种非线性降维方法特别适合于概率分布，得到了指数族PCA的POMDPs压缩。(Matlab implementation of E-PCA which is a non-linear dimensionality reduction method particularly suited for probability distributions, see the paper Exponential Family PCA for Belief Compression in POMDPs.)

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,