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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
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利用fisher线性判别分析进行数据降维-using linear discriminant analysis of data dimensionality reduction
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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.
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现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法，即首先将图像转换为一维向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher线性鉴别分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高，计算量大，协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足，提出了二维的图像特征抽取方法，计算量小，协方差矩阵一般是可逆的，且识别率较高。-existing algebra feature extraction method using a majority of th
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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.
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统计模式识别工具箱（Statistical Pattern Recognition Toolbox）包含：
1，Analysis of linear discriminant function
2，Feature extraction: Linear Discriminant Analysis
3，Probability distribution estimation and clustering
4，Support Vector and other Kernel Machines,
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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.
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使用Fisher线性鉴别分析（FLDA）方法在ORL人脸数据库上进行人脸识别试验。ORL标准人脸库共包含40人，每人10幅共400幅BMP图像。-The use of Fisher linear discriminant analysis (FLDA) at Ways on ORL face database for face recognition test. Standard ORL face database contains a total of 40 people, 10 per pe
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Implementation to linear, quadratic and logistic discriminant analysis, for examples
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Linear Discriminant Analysis LDA
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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
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Matlab code for describing linear discriminant analysis
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This code performs weigthed linear discriminant analysis. Weights are applied to observations.
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Paper on non linear discriminant analysis.
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Incremental Linear Discriminant Analysis
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some algorithm of linear dicriminant analysis
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线性判别分析的人脸识别系统代码 实现二维人脸的识别-Linear discriminant analysis for face recognition system code
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本函数的功能是通过使用fisher线性判别方法求取数据的fisher直径，最佳分类数和最小分类损失函数。-Features of this function is to strike a diameter of data by using fisher fisher linear discriminant analysis method, the optimal number of categories and minimum loss function classification.
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将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性，与PCA区别：LDA考虑分类标签，属于有监督分类。-Linear discriminant analysis (LDA) is a generalization of Fisher s linear discriminant, a method used in statistics, pattern recognit
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改进型线性判别分析以及新提出的关于两个变量之间距离的比较方法
-Improved linear discriminant analysis and a new method for the comparison of the distance between two variables
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