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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).
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LDA/GSVD算法matlab代码，可用来实现基于广义奇异值分解的线性鉴别分析方法-LDA / GSVD algorithm Matlab code, can be used to achieve based on the generalized singular value decomposition of linear discriminant analysis method
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Matlab source codes for the regularized linear discriminant analysis (R-LDA)，Author: Lu Juwei，Bell Canada Multimedia Lab, Dept. of ECE, U. of Toronto，Released in 01 November 2004
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Linear Discriminant Analysis in matlab
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线性决策分析，一个最经典的线性降维方法，也是最经典的最简单的监督学习算法,A CLASSICAL LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS
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线形判别分析算法和knn最近邻算法的实现,Linear discriminant analysis algorithm and KNN nearest neighbor algorithm
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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
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该程序包实现了几个常用的模式识别分类器算法，包括K近邻分类器KNN、线性判别方程LDF分类器、二次判别方程QDF分类器、RDA规则判别分析分类器、MQDF改进二次判别方程分类器、SVM支持向量机分类器。 主程序中还有接口调用举例，压缩包中还有两个测试数据集文件。-The package to achieve a number of commonly used pattern recognition classifier algorithms, including K neighbor class
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fisher线性鉴别分析的人脸识别，在ORL库上实验，可在其他库上运行-fisher linear discriminant analysis for face recognition, in the ORL database on the test can be run on other database
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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
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Matlab数据统计和分析的程序，包含下面所列的多种算法的
MultiLineReg 用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系
PolyReg 用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系
CompPoly2Reg 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系
CollectAnaly 用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类
DistgshAnalysis 用Fisher两类判别法对样本进行分类
MainAnalysis 对样本进行主成分
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数据挖掘的线性判别分析,用matlab编写-Data Mining linear discriminant analysis, using matlab write
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LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS - A BRIEF TUTORIAL-LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS- A BRIEF TUTORIAL
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This file represents Cline Specific linear discriminiant based on linear discriminant analysis.
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In this paper, we show how support vector machine (SVM) can be
employed as a powerful tool for $k$-nearest neighbor (kNN)
classifier. A novel multi-class dimensionality reduction approach,
Discriminant Analysis via Support Vectors (SVDA), is in
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Fisher线性鉴别分析方法(FLDA)-Fisher linear discriminant analysis (FLDA)
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模式识别实验验程序
极大似然估计和Fisher线形判别分析-Experimental test procedures for pattern recognition maximum likelihood estimation and Fisher linear discriminant analysis
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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
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linear discriminant analysis
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基于matlab的人脸识别程序，可以实现简单的人脸识别功能，算法基于LDA（linear discriminant analysis）-Matlab-based face recognition program, you can achieve a simple face recognition algorithm based on LDA (linear discriminant analysis)
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