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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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这是一个模式识别中关于主成分分析的特征提取的matlab源码 -This is a pattern recognition principal component analysis on the feature extraction matlab source
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matlab编写的动态主成分分析特征提取 实验有效-matlab dynamic principal component analysis prepared by the Feature Extraction effective
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论文使用一种经典的特征提取方法—主成分分析法（PCA）进行特征提取，其基本思想是降维。降维后的数据除了计算工作量减少之外不会减少原始数据所包含的有效信息量。-This paper use a classical method for feature extraction—Principal Component Analysis(PCA)with the basic idea of dimensionality reduction(it still contains all valid infor
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PCA 主成分分析 特征抽取 特征降维 matlab实现-PCA principal component analysis feature extraction dimension reduction
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主成分分析特征提取，K近邻目标识别（针对图像）。-The principal component analysis feature extraction, the K neighboring target recognition (for images).
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Principal component analysis (PCA) is a popular tool for linear dimensionality reduction and feature extraction. Kernel PCA is the nonlinear form of PCA, which is promising in exposing the more complicated correlation between original high-dimensiona
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A new method for performing a nonlinear form of Principal
Component Analysis proposed. By the use of integral operator kernel
functions, one can eciently compute principal components in high{
dimensional feature spaces, related to input space
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PCA:主元分析。进行降维，实现TE化工过程特征提取。-PCA: principal component analysis. Dimensionality reduction, feature extraction chemical process to achieve TE.
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主成份分析例程，适合初学者研究，用于特征提取和分类识别。-Principal component analysis routines, suitable for beginners, for feature extraction and classification.
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Nowadays security becomes a most important issue regarding a spoof attack. So, multimodal biometrics technology has attracted
substantial interest for its highest user acceptance, high security, high accuracy, low spoof attack and high recognition
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对回转支承信号的处理，对时域内特征值得提取和主成分分析，计算第一主成分-For slewing ring signal processing, time domain feature extraction and principal component analysis is worth calculating the first principal component
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特徵粹取（feature extraction）是特徵選取（feature selection）的延伸，簡單地說，我們希望將資料群由高維度的空間中投影到低維度的空間，因此，我們必須找出一組基底向量（base）來進行線性座標轉換，使得轉換後的座標，能夠符合某一些特性。
我們可以將特徵粹取分成「包含類別資訊」和「不包含類別資訊」兩大類。包含類別資訊指的是我們已經知道哪些資料分別歸屬於哪一類；而不包含類別資訊的特徵粹取則適用於我們不知道手上的資料點分別該歸屬於哪一類，甚至連該劃分成幾類都不
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核函数主成分分析，用于数据的特征提取，对于训练样本的降维有较好的效果-Kernel principal component analysis, feature extraction for data, which can effectively reduce the dimension of training samples, the better
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主元分析法(PCA)是目前基于多元统计过程控制的故障诊断技术的核心，是基于原始数据空间，通过构造一组新的潜隐变量来降低原始数据空间的维数，再从新的映射空间抽取主要变化信息，提取统计特征，从而构成对原始数据空间特性的理解。-Principal component analysis (PCA) is based fault diagnosis technique multivariate statistical process control at the core of the current,
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包括调制，解调，信噪比计算，jxeBIrx参数预报误差法参数辨识-松弛的思想，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，有详细的注释，WaydLUy条件双向PCS控制仿真，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Includes the modulation, demodulation, signal to noise ratio calculation, jxeBIrx parameter Prediction Error Method for Parameter Identification
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可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，QZnkgyS参数是小学期课程设计的题目，多姿态，多角度，有不同光照,是学习PCA特征提取的很好的学习资料，PKdQhty条件包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，本程序的性能已经达到较高水平。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, QZnkgyS parameter Is the topic of the elementary school st
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包含位置式PID算法、积分分离式PID，IWtsKEk参数包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，本科毕设要求参见标准测试模型，采用波束成形技术的BER计算，SINUEou条件包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，车牌识别定位程序的部分功能。- It contains positional PID algorithm, integral separate PID, IWtsKEk parameter Contains the eigenvalue and eigenvector e
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包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，DC-DC部分采用定功率单环控制，感应双馈发电机系统的仿真，各种kalman滤波器的设计，LDPC码的完整的编译码，用于信号特征提取、信号消噪。-Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, DC-DC power single-part set-loop control, Simulation of doubly fed induction gener
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调试通过可以使用，采用了小波去噪的思想，可以动态调节运行环境的参数，用于信号特征提取、信号消噪，是小学期课程设计的题目，多元数据分析的主分量分析投影。- Debugging can be used, Using wavelet denoising thought, Can dynamically adjust the parameters of the operating environment, For feature extraction, signal de-noising, Is the
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