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独立主成分分析的工具箱，是模式识别，成分分析，线性判别的重要手段。-independent Principal Component Analysis Toolbox, pattern recognition, component analysis and linear discriminant an important means.
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关于线性（FISHER）判别分析的中文文献，从核心期刊中下载得到。,About Linear (FISHER) Discriminant Analysis of English literature, from the core journals have been downloaded.
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模式识别中的bayes判别分析算法，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，插值与拟合，解方程，数据分析，主要是基于mtlab的程序，采用偏最小二乘法。- Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, Linear array using cut than learning laid upon the right control of the main sidelobe ratio, Interpolation and fitt
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连续相位调制信号(CPM)产生，加入重复控制，对HARQ系统的吞吐量分析，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，模式识别中的bayes判别分析算法，基于互功率谱的时延估计，GSM中GMSK调制信号的产生。- Continuous phase modulation signal (CPM) to produce, Join repetitive control, HARQ throughput analysis of the system, Linear array using cut than l
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复化三点Gauss-lengend公式求pi，解耦，恢复原信号，多目标跟踪的粒子滤波器，进行逐步线性回归，模式识别中的bayes判别分析算法，数学方法是部分子空间法，最小二乘回归分析算法，包含了阵列信号处理的常见算法。- Complex of three-point Gauss-lengend the Formula pi, Decoupling, restore the original signal, Multi-target tracking particle filter, Stepwi
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模式识别中的bayes判别分析算法，多元数据分析的主分量分析投影，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，进行逐步线性回归，包括广义互相关函数GCC时延估计，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，用MATLAB实现的压缩传感，有较好的参考价值。- Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, Principal component analysis of multivariate data analysis project
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Face recognition written in MATLAB. This code implements Fisher s Discriminant Analysis and SVMs using LIBSVM.-The motivation of this project is to implement several techniques for face recognition:
Principal Component Analysis
Fisher’s Linear
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模式分类之fisher线性判别分析,对已知数据进行分类处理。-fisher linear discriminant analysis of pattern classification, known data classification.
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性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做 Fisher 线性判别
(FisherLinear Discriminant,FLD)， 是模式识别的经典算法(Linear Discriminant Analysis)
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本文件提供了核线性判别分析（KLDA）的将维算法(This program is the kernel linear discriminant analysis)
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线性判别式分析，可以用来对数据进行分类或数据降维（不同于PCA）(Linear discriminant analysis)
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LDA算法 将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类别的点，将会在投影后的空间中更接近。(Linear Discriminant Analysis)
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2D线性判别分析工具箱，该方法为Pattern recognition letters关于2DLDA的源码(2D linear discriminant analysis toolbox, which is the source code for Pattern recognition letters on 2DLDA)
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LDA的一篇介绍。 LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。LDA是在目前机器学习、数据挖掘领域经典且热门的一个算法(An introduction to LDA. LDA's full name is Linear Discriminant Analysis (Linear Discriminant Analysis), is a supervised learning. LDA is a clas
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本报告对 朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析 进行系统测试
“生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决
策函数和条件概率不同，生成模型主要学习的是联合概率分布??(??,??)。本
文中，我们从朴素贝叶斯算法入手，分析比较了几种常见的生成模型（包
括线性判别分析和二次判别分析）应用于多因子选股的异同，希望对本领
域的投资者产生有实用意义的参考价值。(This report gives a systematic test of naive Bayesian
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在MATLAB2014b版本，进行人脸识别，包含PCA降维、LDA线性判别、KNN最近邻算法等技术(In MATLAB2014b version, face recognition is carried out, including PCA dimension reduction, LDA linear discriminant analysis, KNN nearest neighbor algorithm and so on.)
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这是关于图像处理的MVDN算法，多视图线性判别分析(This is the image processing MVDN algorithm, multi-view linear discriminant analysis)
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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.)
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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)
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LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。
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