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PCA+LDA经典人脸识别算法，先用PCA降维，再用LCA降维-PCA+ LDA classical face recognition algorithms, first PCA dimension reduction, reuse LCA dimension reduction
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该工具箱中包含了多种降维算法。其中有传统的PCA和Local PCA算法，也有典型的流形学习算法，如Isomap、LLE、HLLE、Laplacian Eigenmaps 和 Local Tangent Space 。-The toolbox contains a variety of dimensionality reduction algorithms. In which the traditional PCA and Local PCA algorithms, there are the
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MATLAB源程序，主成分分析法（PCA），这是一种降维的方法，可以用于多通道数字信号处理-MATLAB source code, principal component analysis (PCA), which is a dimension reduction method can be used for multi-channel digital signal processing
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用pca 和 lda 实现数据的降维,加快机器的特征提取的速度。-Pca and lda of data with dimension reduction, feature extraction to speed up the speed of the machine.
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This file implement PCA algorithm for dimension reduction and clustering techniques.
Principle Component Analysis, Dimension reduction, Clustering.
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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技术的一大好处是对数据进行降维的处理。我们可以对新求出的“主元”向量的重要性进行排序，根据需要取前面最重要的部分，将后面的维数省去，可以达到降维从而简化模型或是对数据进行压缩的效果。同时最大程度的保持了原有数据的信息。-A major advantage of PCA technology is reduce the dimension of the data processing. We can calculate the new " principal component&qu
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Principal component analysis for dimension reduction
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pca特征向量提取 利用pca的方法获取特征植及特征向量 最后可以自己根据需要降维-pca pca feature vector extraction method using characteristics of plants and to obtain the final feature vector dimension reduction can be their own as needed
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pca降维 在pca提取vd后可以利用降维进行更加简便的操作-pca pca extraction vd dimension reduction in the dimensionality reduction can be used after a more simple operation
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模式识别作业-完全自编仿真程序。先用PCA对IRIS数据集进行降维，然后用最小错误法对降维的数据进行分类。压缩包中既包括matlab源代码，又有自己写的报告，还有.MAT格式的IRIS数据集用作程序调用。程序有详细注释，很容易懂。最后结果输出到txt文件中。-Pattern recognition operations- completely self simulation program. First on the IRIS data set with PCA dimension reduct
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该程序主要是用于模式识别对样本进行降维处理，该程序是通过PCA的方法实现降维-The program is mainly used for pattern recognition to reduce the dimension of the samples, the program is achieved through the method of PCA dimensionality reduction
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Dimension reduction using principal component analysis.
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以著名的wine数据作为实验样本。包括k-NN算法，交叉验证，PCA降维等。-With the famous wine data as experimental samples.K- NN algorithm, cross validation, PCA dimension reduction, etc.
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PCA人脸识别降维，可重构图像观察降维效果-Face recognition PCA dimension reduction, can test the effect of dimensionality reduction
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pca lda kpca klda lpp matlab 特征降为方法，对于新手比较有用。-pca lda kpca klda lpp matlab code for dimension reduction. these are very useful for new researchers.
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用matlab实现了图像的PCA压缩算法和重构算法,结构清晰,便于机器学习初学者阅读(PCA dimension reduction and reconstruction of images)
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PCA降维，将特征以二维矩阵形式输入，对特征进行降维处理。(PCA dimension reduction, the characteristics of a two-dimensional matrix input, the feature dimensionality reduction.)
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采用经典的ORL人脸数据集，利用PCA进行进行降维，然后用SVM进行数据集的分类和训练。上传文件内包含libSVM3.2安装包(The classical ORL face dataset is used for dimension reduction by PCA, and then SVM is used to classify and train the dataset.)
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PCA降维算法，本程序已经调好，可以直接跑数据(PCA dimension reduction algorithm, this program has been adjusted, you can run data directly)
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