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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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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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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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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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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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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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This file represents Cline Specific linear discriminiant based on linear discriminant analysis.
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Paper on non linear discriminant analysis.
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基本思想是选择使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向，从而使得样本在该方向上投影后，达到最大的类间离散度和最小的类内离散度。-Linear Discriminant Analysis (Generally, LDA can also use LGE as a subroutine. However, we can use the special graph structure of LDA to obtain some computational benefits.)
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some algorithm of linear dicriminant analysis
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Matlab针对各种数据预处理的降维方法，源码集合。-Currently, the Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction contains the following techniques:
Principal Component Analysis (PCA)
Probabilistic PCA
Factor Analysis (FA)
Sammon mapping
Lin
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清华模式识别第二次作业，采用dataset2.txt 数据作训练样本，采用身高与体重特征进行性别分类，建立最小错误贝叶斯分类器；2、采用身高体重数据作为特征，以 dataset2.txt 作为训练数据，用 Fisher 线性判别方法设计分类器；3、从多层感知器、SVM、近邻法选择一种方法，进行上述的分类实验；-Tsinghua second operation pattern recognition using dataset2.txt data for training samples, us
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线性判别分析函数，可直接调用，内含函数详细说明-Linear discriminant analysis functions can be called directly, containing a detailed descr iption of the function
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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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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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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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