搜索资源列表
mainfactoranalysis
- matlab《主成分分析》的源代码,是化学计量学的模式识别的主要程序。
人脸识别(基于特征脸)
- 本文是在人脸数据库的基础上做人脸特征提取和识别研究,主要内容如下: (1) 对人脸识别研究的内容、相关技术、主要实现方法及发展历程作了详细介绍。 (2) 介绍主成分分析法(PCA)、K-L变换,并利用特征脸方法实现了人脸识别。 (3)给出了基于matlab环境的编程及实验结果,并对结果进行分析。 关键词: 人脸识别,特征脸,K-L变换,主成分分析
基于主成份分析的Bagging集成学习方法
- 机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力,一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于 此.研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响,提出一种称为PCA—Bagging的算法,并与 其它算法比如单个支持向量机、支持向量机Bagging集成、带有特征变换的单个支持向量机等进行了性能比较.在 多个UCI标准数据集上的实验表明PCA—Bagging算法具有更好的性能,这说明即使是泛化能力很强的集成学习方 法其学习的数据也需要进行适当的特征变换
PCA主成成分分析及MATLAB应用
- 总体主成分,总体主成分的计算,总体成分的性质,主成分的协方差矩阵及总方差。
matlab主成分分析
- matlab主成分分析
PCA_KNN.rar
- 主成分分析+最近邻分类器,经典的原理介绍论文,可参照。,PCA+ nearest neighbor classifier, the classic paper describes the principle, can refer to.
svm_face_recognition
- 一篇很不错的关于人脸表情识别的论文。论文提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法,先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机( SVM)设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机( SVM)表情分类器,确定表情图像的所属类别。-A very good facial expression recognition on paper. This paper proposes a feature based on local expression
matlab
- 基于matlab的主成分分析方法的代码及其分析,请大家分享-matlab
qqqqq
- :独立成分分析 ( I C A)在国内尚属一门新型的方法 介绍了I C A的原理及其算法 ,然后介绍了该算法在盲源 信号分离中的具体应用,并将此方法 与主成分方洼 ( P C A)进行了比较-: Independent Component Analysis (ICA) in China is a new method to introduce the principle of the ICA and its algorithm, and then introduced the algori
Basedonwaveletanalysisandprincipalcomponentanalysi
- 基于小波分析和主成分分析的人脸识别研究随着社会的发展,社会各个方面对快速有效的身份验证的要求日益迫切。由 于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此是身份 验证的理想依据。其中利用人脸特征又是最自然直接的手段,相比其他生物特征, 它具有直接、友好、方便的特点,易于为用户接受。从而,人脸识别吸引了越来 越多来自计算机视觉和信号处理等领域的关注,成为模式识别、图像处理等学科 的研究热点。-Based on wavelet analysis and princ
ICA
- 辛苦收集的关于独立成分分析的ppt文档,可帮助你快速了解主成分分析的主要内容及发展-Hard to collect on the independent component analysis of ppt documents, can help you quickly understand the principal component analysis and development of the main content
PCA
- 提出一种基于主分量分析和相融性度量的快速聚类方法。通过构造主分量空间将高维数据投影到两个主成分上 进行特征提取,每一个主分量都是原始变量的线性组合-Is proposed based on Principal Component Analysis and Measure of blending fast clustering method. Principal component space by constructing a high-dimensional data onto two p
SPSS
- 主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异,将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少,能解释大部分资料中的变异的几个新变量,即所谓主成分,并用以解释资料的综合性指标。由此可见,主成分分析实际上是一种降维方法。-The main purpose of PCA is to use fewer variables to explain most of the variation of the original data will
UnsupervisedAnomalyDetectionBasedOnPrincipalCompon
- 入侵检测系统在训练过程中需要大量有标识的监督数据进行学习,不利于其应用和推广.为了解决该问题,提出了一种基于主成分分析的无监督异常检测方法,在最小均方误差原则下学习样本的主要特征,经过压缩和还原的互逆过程后能最大限度地复制样本信息,从而根据均方误差的差异检测出异常信息.构建的仿真系统经过实验证明,基于主成分分析的无监督异常检测方法能够在无需专家前期参与的情况下检测出入侵,实验结果验证了其有效性.-Intrusion Detection System in the training process
基于主成分析思想的北京水资源短缺风险综合评价
- 这是北京水资源分析的数学模型,利用了主成分分析法进行分析,并预测未来北京水资源状况-This is the analysis of water resources in Beijing mathematical model, using the principal component analysis to analyze and predict the future state of water resources in Beijing
comprehensive-evaluation
- 基于主成分分析的武汉市经济社会发展综合评价研究-Principal Component Analysis of Wuhan' s economic and social development of a comprehensive evaluation of
MATLAB主成分分析
- MATLAB主成分分析MATLAB主成分分析MATLAB主成分分析
lizi
- 主成分分析,根据给出的各个参照因素,求几个城市综合评定成绩排名的顺序(Principal factor analysis)
主成分综合评价介绍原理及matlab程序
- 主要介绍主成分原理,给出matlab程序和实例分析,并有结果显示