pca人脸识别算法matlab代码图像分类任务 该存储库是Giancarlo Antonucci和Thomas Babb的项目的一部分，该项目作为CDT的一部分提交给牛津大学工业重点数学模型。 该代码使用耶鲁人脸数据库（YaleB_32x32.mat）测试混合面部识别算法的有效性。 函数imag_class.m从用户处获取输入，并为这些输入输出算法的成功率百分比。 要使用它，请下载.m和.mat文件，然后在Matlab中运行它们。 选择训练集 耶鲁数据库中有3814人的2414张照片（例如图像）。 用户可以通过以下两种方式之一选择哪些人在测试集中： imag_class（'NumOfPeople'，N）从38个可用人中选出N个随机人员，并从这些人员中构建测试集。 imag_class（'People'，V）根据在V中建立索引的人员构建测试集。例如，如果V = [1 3 6]，则测试集将包含来自人员1，人员3和人员6的图像。 无论哪种情况，该功能都会为每个人选择10张随机图像。 所有其他图像都放在训练集中。 实施PCA算法 PCA是一种标准技术，用于使用低维特征向量来近似原始数据。 我们

人脸识别代码——基于svm。在matlab上运行。

基于SVM(支持向量机) 的人脸识别 matlab 代码

利用遗传基因算法对SVM-RFE算法进行优化，从而获取更优异的特征，提高检测率，该算法的SVMtrain利用matlab自带的函数

iQuant用户手册 0.如何启动软件 请下载apia.rar文件并解压缩。 在目录中，您可以找到一个名为apia.exe的文件。 双击该文件以运行我们的软件。 1.登录 软件启动后，请单击“登录”按钮。 然后输入以下用户名和密码登录软件。 用户名 ： - - - - 密码 ： - - - - 2.首页 主页主要显示ETF的价格信息，包括最新价格（如果处于开盘期间，则每30秒更新一次），上一期间的收盘价，绝对涨跌幅以及相对涨跌幅范围，当前时段的开盘价，最高价和最低价以及常用的移动平均线信息。 3.管理ETF 此页面使您可以管理（添加或删除）当前投资的ETF。添加新的ETF时，我们支持同时添加多个ETF。 应当注意，每个ETF的名称必须用逗号或分号分隔。 4.更新历史数据 尽管我们的软件在启动时已经完全更新了历史数据。 但是，有时我们会使软件长时间处于活动状态，因此在计算

研究网络流量预测精度问题, 网络流量受多种因素的综合影响, 其变化具有周期性、非线性和随机性等特点, 将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势; 然后采用SVM对网络流量非线性和随机性趋势进行拟合; 最后将两者结果再次输入SVM进行融合, 得到网络流量最终预测结果。采用具体网络流量数据对模型性能进行测试, 仿真结果表明, ARIMA-SVM提高了网络流量预测精度, 降低了预测误差, 能更全面刻画网络流量变化规律。

本程序为matlab程序，该程序通过SVM神经网络的回归预测分析了上证开盘指数未来开盘走势。直接运行main.m即可看到运行结果。运行结果具有更高的可用性。是炒股股票分析的利器。

采用Gabor_Palm函数提取掌纹图像的能量特征，并将得到的结果分块，分别计算每块的均值和方差作为特征向量。特征向量的长度为160. 采用Gabor_SVM进行分类。 同时用到了SVM的工具箱。

资料说明：包括数据+代码+文档+代码讲解。 1.项目背景 2.数据获取 3.数据预处理 4.探索性数据分析 5.特征工程 6.构建SVM人脸识别模型 7.模型评估 8.人脸图像随机测试 9.结论与展望

PCA分析，环境生物多样性与环境因子相互联系的主成分分析，数据格式与源代码