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部分选主元的doolittle算法
- 在实现了系数矩阵的三角分解后，为了避免“小主元”做除数而导致更大的误差，在doolittle分解的同时，每一步先选主元，再进行分解计算。-achieved in the triangular matrix decomposition, in order to avoid "small PCA" do Divisor and lead to greater error, the Doolittle decomposition at the same time, every st
setupbasepack80_D6
- SDL Component suite for D6 SDL 组建是一套支持科学和工程计算的工业控件集，有10万行源码，50个例程. 3D 数据， 3D 数据，地图集，原子符号，β函数的情节的旋转，校验扫描的图像， CAS 登记号码，图表，颜色选择， 常量和兑换率，轮廓绘制，化学结构，化学数据，化学公式，Ｘ分配，群聚，转换程序，曲线适合， 地理数据，基体，图解，目录，配给，矩阵标签， eigenvectors， F-分布， FFT( 快速傅里叶变换) 小圆点的决定因素的数据库， 先进先出
setup_mathpack80_D6
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chengxu
- 这是基于PCA的人脸识别，用MATLAB编写，包含了K-L变换，奇异值分解等方法，且采用了最小距离分类器-This is based on the PCA face recognition, using MATLAB to prepare, including the KL transform, singular value decomposition and other methods, and the use of the minimum distance classifier
PCA
- c#QR分解，通过读入excel文件，读取其中数据，把其中数据读入程序中，进行运算-c# QR decomposition, by reading into the excel file, which reads the data, to which the data is read into the program, for computing
pca-cPP-svd-algorithm
- 主成分分析的c++实现使用奇异值分解svd算法-Principal Component Analysis based on svd algorithm ，used c++
pcaMethods_1.52.0
- 丢失数据的主成分分析，处理不完整数据的pca分解。pcaMatlab-Principal component analysis of missing data, incomplete data processing pca decomposition.pcaMatlab
computing-method
- 列主元消去法解线性方程、三对角阵的LU分解、用迭代法解方程组、求矩阵的LDLT分解及cholesky分解、求函数插值多项式、插值误差、用复化公式求积分方程、计算定积分-Column pca elimination method solving linear equations, LU decomposition of tridiagonal matrix, solutions of equations by iteration method, LDLT decomposition of matr
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- 用LU分解及列主元高斯消去法解线性方程组（非图形界面）。-Decomposition and out PCA Gaussian elimination method for solving linear equations with LU.
suisang_v27
- 是学习PCA特征提取的很好的学习资料，Pisarenko谐波分解算法,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- Is a good learning materials to learn PCA feature extraction, Pisarenko harmonic decomposition algorithm, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method.
pca
- 通过主成分分析可以对混合物量测矩阵进行svd分解，截取特征值大的变量，可以滤掉一些无关信息，使计算量更小(Through the principal component analysis of the mixture can be measured matrix svd decomposition, interception of large eigenvalues of variables, you can filter out some irrelevant information, so
VBLRMat
- 矩阵填充，低秩矩阵恢复，鲁棒PCA，低秩矩阵分解，跟大牛学习(Matrix Completion and Low rank matrix restoration)