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多元统计分析中用于判别的逐步判别法,用于筛选变量,剔除多余变量的逐步判别的matlab程序-Multivariate statistical analysis for discriminant stepwise discriminant method for screening variables, stepwise discriminant eliminate redundant variables matlab program
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多元统计分析中的贝叶斯判别,用于主体服从正态分布,且有训练样本时的贝叶斯判别,输出是一个行向量,表示测试样本中每个点所属的类别-Bayesian discrimination Bayesian discriminant multivariate statistical analysis , for the body to follow a normal distribution , and training samples , the output is a row vector indicat
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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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用来做判别分析,内含案例数据和代码,适用于初学者(Used for discriminant analysis, with case data and code, for beginners)
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通过MATLAB编程,将判别分析中引入模糊的概念,实现模糊判别分析算法(Through MATLAB programming, the fuzzy concept is introduced into the discriminant analysis, and the fuzzy discriminant analysis algorithm is realized.)
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这里面是基于广义判别分析算法的matlab程序(This is a Matlab program based on a generalized discriminant analysis algorithm.)
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SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起,然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去,这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。
支持向量机方法是在后来提出的
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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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MATLAB概率与数理统计分析(第2版)》以概率与数理统计的基本原理为线索,以matlab为辅助条件,分别介绍了概率与数理统计概述、统计估计、假设检验、方差分析、回归分析、正交试验分析、聚类分析、判别分析和多元数据相关分析等内容,理论与实践相结合,向读者演示了matlab在数理统计中的应用。
("MATLAB Probability and Mathematical Statistics Analysis (2nd edition)" is based on the M
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包含一元线性回归分析、多元线性回归分析、逐步回归分析、非线性回归分析、主成分分析、因子分析、层次聚类分析、判别分析、自相关分析和自回归分析的全套Matlab源代码(MATLAB source code including linear regression analysis, multiple linear regression analysis, stepwise regression analysis, non-linear regression analysis, principal co
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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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