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vs运行matlab代码 PCA_vs_NMF Compare the decomposition results of PCA and Non-negative Matrix Factorization (NMF) on Yale's faces dataset. PCA: 使用matlab自带的函数实现 NMF: 自己写了实现的代码 测试数据： 耶鲁大学的人脸数据库。考虑到可能有版权的问题，所以没有上传相应的数据，大家可以自己去相应的网站上下载。 结果： result_analysis.pdf中有给出我自己运行出的结果和相应的分析。

人脸识别 本项目代表对面部投影技术（PCA，ICA和LDA）的比较分析，旨在比较使用公平意识训练对这些模型的性能影响的程度。 该技术在FERET图像数据集的两个450图像子集上进行了测试，一个旨在保留美国人口的种族构成（70％的白种人，20％的非洲人，10％的东南亚人），而其他人的种族背景分布均匀（33％的白人，33％的非洲人，33％的东南亚人）。 这两个数据集每个类（人）都包含两个图像，旨在模拟法律规范应用，其中每个人的可用图像数量预计会很少。 培训方法基于[1]中使用的方法。 首先通过均值减法和标准化对训练图像进行预处理。 然后执行PCA，得到一个180维子空间（450的40％），该子空间在受人口影响的数据中分别保留99.66％的信息，在公平意识的数据中分别保留99.68％的信息。 然后将这些预测用作ICA和LDA的输入数据。 生成的空间用于投影以前看不见的图像，并通过将它们与同一个

故障检测，分别是pls和pca，计算spe和t2控制量。

排序作用就是将样方或植物种排列在一定的空间，使得排序轴能够反映一定的生态梯度，从而能够解释植被或植物种分布与环境因子之间的关系。我们能用分类的方法能够把植被区别开来，但是植被是一个连续体，分类方法无法揭示植被的连续性。排序的发明就是为了分析群落之间的连续分布关系。

【图像识别】基于主成分分析PCA实现视频人脸识别matlab源码.md

数据写在里面了，有详细注释，其中数据每一行代表一组数据，每列则是不同的特征。 使用Matlab实现，复制粘贴到matlab的运行文件中直接运行即可。 pca降维，其中得到的主成分就是降维后的结果，选择主成分的个数越少也就是降维的力度越大。一般通过方差贡献率来判断主成分包含了原始特征的多少的信息，一般保留85%-90%主成分为3-4个左右，可以认为降维有比较好的效果；而后还可以进行综合评价。

基于coursea上吴恩达的机器学习课程练习题ex7，通过matlab实现PCA维数约减，具体功能详见https://blog.csdn.net/ShadyPi/article/details/122751044#comments_23892789

基于PCA的人脸识别 参考代码：https://github.com/HelloYaoZhang/Face-Recognition-Using-PCA，我主要进行了APP Designer的实现。

matlab的egde源代码快速RPCA 健壮的PCA和SPCP的所有变体的Matlab代码。 这实现了Aravkin，Becker，Cevher，Olsen的会议论文“采用可变方法实现稳定的主成分”中的代码。 UAI 2014。 该代码不仅速度很快，而且是我们所知的唯一代码，它可以解决所有常见的稳定主成分追踪（SPCP）变体，包括我们在本文中介绍的新变体。 从某种意义上说，所有这些变体都是等效的，但是其中一些更易于解决，而某些参数则更易于估计。 见 有关强大的PCA和稳定的主成分追求的更多信息（带有软件的网站，评论文章等） 引文 bibtex： @inproceedings{aravkin2014, author = "Aravkin, A. and Becker, S. and Cevher, V. and Olsen, P.", title = "A variational approach to stable principal component pursuit", booktitle = "Conference on Uncertainty in Artificial In