搜索资源列表
matlab_LDA
- 本程序采用线性判别分析方法实现的字符识别，达到较高的识别率。并给出了很多实验得到的识别结果-the adoption of linear discriminant analysis method of character recognition, reach a higher recognition rate. Given the many experimental results Recognition
RAFisher2cda
- 利用fisher线性判别分析进行数据降维-using linear discriminant analysis of data dimensionality reduction
pca_lda
- 这里面包含两个文件，可以实现主成分分析（PCA）算法和线性判别分析（LDA）算法。不过还需要CMatrix类的定义。-which contained two documents, can be achieved principal component analysis (PCA) algorithm and linear discriminant analysis (LDA) algorithm. But also need CMatrix class definition.
OLDA
- 正交线性判别分析（Orthogonal Linear Discriminant Analysis），可以用于数据降维上面。-orthogonal linear discriminant analysis (Orthogonal Linear Discriminan t Analysis), can be used for cutting down the data above.
KDA_QR
- 基于奇异值分解的核线性判别分析（Kernel Discriminant Analysis via QR Decomposition）。 -based on the singular value decomposition of the nuclear linear discriminant analysis (Kernel Discriminant An alysis via QR Decomposition).
chemo4
- 一个梯度优化算法的实例(演示)。。。。线性判别分析的伪逆算法程序（matlab6.5）
svm-km.rar
- 支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区
LDA
- 使用matlab实现的LDA（线性判别分析）分类器，以及PCA的实现-Implemented using matlab LDA (linear discriminant analysis) classifier, and the implementation of PCA
KLFDA
- 这是一个关于Fisher线性判别分析的Matlab的m文件，给出了在高斯核下的程序源码。-This is a Fisher linear discriminant analysis on the Matlab m-file, given the procedures in the lower-Gaussian source.Kernel Local Fisher Discriminant Analysis for Supervised Dimensionality Reduction.
featureExtraction
- 该程序包实现了模式识别中的两个特征提取算法，主成分分析PCA和线性判别分析LDA。采用C++语言编写，开发环境VS。 程序包还提供了两个测试样本文件。-The package to achieve the recognition of the two feature extraction algorithm, principal component analysis PCA and linear discriminant analysis LDA. Using C++ language, dev
LDA
- 数据挖掘的线性判别分析,用matlab编写-Data Mining linear discriminant analysis, using matlab write
LDA
- matlab线性判别分析函数，首先需要用PCA进行数据压缩，然后提前特征变量，进行判别分析-Matlab for LDA
Bayes_optimality_in_linear_discriminant_analysis.z
- 贝叶斯优化在线性判别分析中的应用，这是国外一个大牛写的程序，很有价值-This code is an implementation of the method Bayes Optimal Discriminant Analysis
PRproject_lda
- 线性判别分析（LDA，全称Fisher Linear Discriminant Analysis）算法的C#实现源码，根据stprtool box for matlab中的LDA.m编写。用到MathNet库做相关的矩阵运算，使用zedgraph控制绘图。有简单的测试数据。- C# source code of linear discriminant analysis (LDA, full name of the Fisher Linear Discriminant Analysis) algo
fisher
- 费希尔线性判别分析代码 Find the Fisher linear separator w (a column vector). X is is the training set (X is a matrix. Each row of X is a vector containing the features of a single sample). y is a column vector with the labels of the training set (1
LinearDiscriminantAnalysis
- 提出了一种新的基于图像分块重构和线性判别分析相融合的方法，主要用于人脸识别。该方法通过计算两幅图像之间图 像块的重构均值误差，运用线性判别分析求出两幅图像降维后的欧式距离，融合重构误差和欧式距离计算这两幅图像之间的差别 程度。-A new block-based image reconstruction and the integration of linear discriminant analysis method is mainly used for face recognitio
LDA-iris
- 本人用MATLAB编写的线性判别分析程序，识别率很高-I use the MATLAB program written in linear discriminant analysis to identify the high rate of
Classifiers
- 我们需要成百上千的分类器来解决现实世界的分类吗 我们评估179分类17种分类器（判别分析，贝叶斯，神经网络，支持向量机，决策树，基于规则的分类器，升压、装袋、堆放、随机森林和其他合奏，广义线性模型，线性，偏最小二乘法和主成分回归，logistic回归、多项式回归、多元自适应回归样条等方法），实现在WEKA，R（有或没有插入包），C和Matlab，包括所有目前可用的相关分类。(Do-we-Need-Hundreds-of-Classifiers-to-Solve-Real-World-Class
LFDA
- LLDA，局部线性判别分析，可以降到任意的维度，相比LDA更加优秀(LLDA, Local Linear Discriminant Analysis, can be reduced to any dimension, which is better than LDA.)
线性判别
- 用于线性及非线性的判别分析等，简单实用(Simple and practical for linear and non-linear discriminant analysis)