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搜索资源 - feature dimension reduction
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快速PCA计算方法，有效实现降维等操作，和特征选择-Fast PCA method of calculation of effective dimension reduction and other operations, and feature selection
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这是学习LDA降维方法的核心程序，将降维后的特征就可以用于识别，这是非常好了解LDA多类降维的好程序！-This is the LDA dimension reduction methods to learn the core program will feature after dimension reduction can be used to identify that this is a very good understanding of many types of lower-dim
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这是MATLAB学习LSDA降维方法的核心程序，将降维后的特征用支持向量机进行训练和识别！-This is a MATLAB dimension reduction methods to study the core of LSDA process will feature after dimension reduction using support vector machine training and recognition!
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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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实现了基于Gabor和LLE的人脸识别，在ORL数据库上有较好的效果-The code implement the facerecognition based on Gabor feature and LLE dimension reduction.
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The Principal component analysis, is a standard technique used for data reduction in statistical pattern recognition and signal processing
A common problem in statistical pattern recognition is feature selection or feature extraction. Feature selec
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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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一维无序随机信号的小树变换处理，小树变换即treelet，是一种有效的高维的，无序的，杂乱的数据进行降维，特征提取的方法-One-dimensional disorder random signal processing, the saplings transform treelet tree transform namely, is a kind of effective high-dimension, disorder, messy data dimension reduction, fea
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KPCA主要在图像去噪声方面有应用。此外还可以进行特征提取，降维使用.-KPCA major noise in the image to have the application. You can also feature extraction using dimension reduction.
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关键词:文本分类 特征降维 规则抽取 模式聚合 粗糙集
-Keywords: text classification feature dimension reduction rule extraction model aggregation rough set
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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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双向二维主成分分析，可用于特征提取和数据降维。-binary 2DPCA is usually used for feature extraction and dada dimension reduction
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人脸识别程序。算法部分目前分为4个模块：人脸对齐、光照归一化、特征提取和选择、子空间降维，每个模块是一个项目，每个项目生成一个dll供功能部分隐式调用-Recognition program. Part of the algorithm is currently divided into four modules: face alignment, illumination normalization, feature extraction and selection, subspace dime
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人脸检测一直是人们在研究的问题，流形学习用于人脸检测中的特征提取，用PCA与constructM进行降维，KNN分类器用于分类。取得非常好的效果。-Face detection has been the problem of people in the study, manifold learning for face detection feature extraction using PCA and constructM dimension reduction, KNN classifier
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pca特征降维，gabor小波变换，人脸识别的matlab程序-pca feature dimension reduction, gabor wavelet transform, face recognition matlab program
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一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单，但是实验结果很鲁棒，速度大概能到达40帧/秒-A simple and efficient tracking algorithm based on compressed sensing. Firstly, with the random sensing matrix compressed sensing RIP co
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改程序勇于特征降维。使用PCA的方法降低特征维度-Courage to change the feature dimension reduction program. Use PCA method to reduce the dimension feature
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人脸特征抽取。主成分分析法。特征降维。样本矩阵。-Facial feature extraction。Principal component analysis (pca).Feature dimension reduction.The sample matrix
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matlab中的PCA函数，主要用于人脸识别，采用的是特征降维的原理-MATLAB in the Principal Component Analysis function, mainly used for face recognition, using the principle of feature dimension reduction
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：植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。然而，低维特征不能全面描述叶片信息，识别准确率低，本文提
出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理，获得去除颜色、虫洞、 叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征，对灰度图像提取 Hu不变矩特征、灰 度共生矩阵特征、局部二值模式特征和 Gabor 特征，对纹理图像提取分形维数，共得到 2183 维特征参数。再采用主成分分析与线性 评判分析相
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