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用来进行主成分分析，实现数据压缩功能，也可以做特征提取与分类-Be used for principal component analysis, data compression, you can also do feature extraction and classification
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在PYTHON里面，采用LIBSVM，实现对TE数据的多类故障的分类。-In PYTHON inside, using LIBSVM, TE data to realize the classification of many types of failures.
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捷克理工大学Hlavac教授和Franc博士提供的统计模式识别Matlab工具箱的最新版本V2.09，在原有版本基础上进行了一些修改和完善。它包括现有模式识别的大部分方法，比如SVM，PCA，LDA等。我采用其中的SVM方法进行了人体下肢假肢SEMG信号的分类，效果不错。希望能对大家有帮助。-Statistical Pattern Recognition Toolbox for Matlab (C) 1999-2008, Version 2.09. It includs a number of
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模式分类中应用到的PCA算法，包括其奇异值分解SVD算法。可用来降维提取主元素等。-pattern classification applied to the PCA algorithm, including its SVD singular value decomposition algorithm. Can be used to take down the main Viti Levu and other elements.
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统计模式识别算法包，包括线性分类算法，SVM，PCA，LDA，EM，k-means分类等多种常用的模式识别算法。-Statistical pattern recognition algorithm package, including a linear classification algorithm, SVM, PCA, LDA, EM, k-means classification and many other commonly used pattern recognition algori
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使用pca和svm方法对表情进行分类，有较高的识别准确率-The use of pca and expression svm classification methods, which have a higher recognition accuracy
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matlab图像处理工具相，使用了主成分分析，ANN，SVM等方法。-This toolBox used in the image processing(feature extraction and classification)
PCA,LDA,ICA,DCT,RBF,RBE,GRNN,KNN,minimum distance,SVM, and others
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Chesnokov Yuriy写的人脸检测库，内容涵盖肤色检测、运动估计、SVM分类、PCA/LDA/ICA特征提取以及神经网络分类器等。-The article demonstrates face detection SSE optimized C++ library for color and gray scale data with skin detection, motion estimation for faster processing, small sized SVM and NN
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pca分类算法，3个参数，一个是样本数据x，另外一个是主成分累积贡献率的一个闸值，作为选定主成分个数的一个重要数据。-pca classification algorithm, three parameters, one is the sample data x, the other is the main component of the cumulative contribution rate of the value of a gate, as the number of selected
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matlab语言的PCA分类程序，功能强大，使用方便，故共享之-matlab language PCA classification procedures, powerful, easy to use, so to share the
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Principal component analysis,for study about classification data,develop for svm , lvq etc-Principal component analysis,for study about classification data,develop for svm , lvq etc
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关于rbf神经网络实现图像分类的优化算法英文文献 源于著名期刊I-A METHOD FOR IMAGE CLASSIFICATION BASED ON KERNEL PCA
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pca分类程序，主要用于脑电信号的分类。具有较好的分类精度！-pca classification procedures, mainly for the classification of EEG signals. Has better classification accuracy!
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A basic PCA classifier is provided here for a two class classification problem.
An example is given, with some multimodal MRI scans from Multiple Sclerosis patients, in which the brain lesions of two patients are annotated and in the third are dete
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一个用PCA和LDA降维，并用knn分类的人脸识别例程-A dimension reduction using PCA and LDA, and face recognition with the knn classification routines
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PCA/SVM算法实现图像分类，分类准确率可到达90%(Image classification by PCA/SVM algorithm)
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采用INP数据（145*145*200），该数据有16个类别， PCA进行数据降维，然后对降维数据采用kNN分类（k=1）。(Using INP data (145*145*200), the data has 16 categories, PCA carries out data reduction, and then uses kNN classification for dimensionality reduction data (k=1).)
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实现PCA分类.1、进行PCA的交叉检验。2、对数据进行PCA降维。3、进行分类，交叉检验。4、构造训练和测试的数据(PCA classification,Cross validation of PCA,PCA dimensionality reduction for data.)
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脑电eeg数据预处理，用于脑电信号的MATLAB处理程序，输入处理数据，进行matlab运算，PCA处理及SVM分类。(PCA Processing and SVM Classification of EEG Data)
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基于python，利用主成分分析（PCA）和K近邻算法（KNN）在MNIST手写数据集上进行了分类。
经过PCA降维，最终的KNN在100维的特征空间实现了超过97%的分类精度。(Based on python, it uses principal component analysis (PCA) and K nearest neighbor algorithm (KNN) to classify on the MNIST handwritten data set.
After PCA dime
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