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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。
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
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
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
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
EDUCATIO
- pc 理论分析与应用 ，详细介绍了 pca主成分分析法的应用-pc theoretical analysis and application, details of the pca principal component analysis of the application
SVD-based-watermarking
- 基于SVD的DCT域和DWT域的经典水印算法，该算法通过提取水印水印的主成分并把该主成分嵌入到奇异值矩阵，鲁邦性非常高。-the principal components of the watermark are embedded into the host image in discrete cosine transform (DCT) and for the second method, those are embedded into the host image in discrete
pca.Zip
- 主成分分析，load数据可运行，有注释，简单易懂。-Principal component analysis，loading the data can run program.
matlab-math-process
- matlab常用的数学分件程序，包括回归分析、聚类分析、趋势面分析、线性规划、主成分分析-Matlab commonly used mathematical component program, including regression analysis, cluster analysis, trend surface analysis, principal component analysis, linear programming
20130225
- 基于PCA主成分分析算法的人脸识别，包括Matlab代码及原理的PPT -Face recognition algorithm based on PCA principal component analysis, including Matlab code and the principle of the PPT
pca
- PCA分解，matlab编写的实现一维信号主成分分析的源代码-PCA decomposition
TestDatabase
- 人脸识别的一个常见算法，特征脸的提取，基于主成分分析的人脸识别，-A common face recognition algorithm, feature extraction of the face, based on principal component analysis for face recognition
Principal-component-analysis-code
- 在高光谱图像处理和分析中,主成分分析方法是使用最广泛的线性降维 方法之一,它概念简单,实现算法高效"在信号处理中,所谓的Karl血nen.b姆ve 变换实际上就是主成分分析 -In hyperspectral image processing and analysis, principal component analysis is the most widely used linear dimensionality reduction methods, it is conceptu
a-MATLAB-library-for-robust
- 介绍一个稳健性分析工具箱。主要做稳健性主成分、主成分回归、分类。-Our toolbox currently contains implementations of robust methods for location and scale estimation, covariance estimation (FAST-MCD), regression (FAST-LTS, MCD-regression), principal component analysis (RAPCA, ROB
Principal-component-regression
- 主成分回归分析程序的研究,很具有参考价值，值得看看相信会有用-Research principal component regression analysis program, it is very valuable, it is worth a look I believe will be useful
FEIXIANXING
- 基于非线性主成分分析的自适应变步长盲源分离算法-Based on the nonlinear principal component analysis of adaptive variable step length blind source separation algorithm is proposed
Untitled3
- 采用主成分分析算法进行人脸识别的matlab程序，需要ORL数据库。-PCA recgnition
Grading-test
- 为实现合格和缺陷板栗的分级， 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板 栗为研究对象， 提取的颜色及纹理等 8 个特征值， 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利 用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明， 在图像信息主成分因子数为 3， 中间层节点数为 12 时， 建立 的模型最佳， 模型训练时的回判率为 100 ， 预测时识别率达到了 91 .67 。 研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷 板栗分
zhuchengfen
- 返回相关系数矩阵 返回特征值 返回特征向量 贡献率 累计贡献率 主 成分载荷矩阵 -principal components analysis