本次资源包括pca的python代码，以及测试数据集。 降维是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。通过降维可以减少 冗余信息所造成的误差,提高识别的精度，或者通过降维算法来寻找数据内部的本质结构特征。

具有降维的一些基本算法，是基于子空间人脸识别的一个很好的工具箱

python实现

MATLAB程序-PCA降维，程序已经进行封装，替换自己的数据就可以使用，需要的可以进行参考使用。

自主实现PCA和SVM对MNIST数据集进行多分类 1. 利用PCA进行降维 2. 利用SVM进行多分类 要求： 1. python编写 2. PCA及SMO算法自行实现 3. 程序注意可读性，添加必要注释

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：遗传算法的优化计算_建模自变量降维_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

主成分分析降维代码（直接调用版）.doc

随着交通愈加发达,道路愈加拥堵,如何实时准确地获取车辆基本信息以便交通部门及时管理特定路段和路口的车辆显得日益重要.对交通视频中车辆的检测和识别,不仅需要实时检测,还要保证其准确性.针对实际情况中车辆之间的遮挡、光照的变化、阴影、道路旁树枝的晃动、背景中固定对象的移动等因素严重影响检测与识别的精度的问题,提出基于Faster-RCNN(Faster-Regions with CNN features)的车辆实时检测改进算法.首先采用k-means算法对KITTI数据集的目标框进行聚类,得到合适的长宽比,并增加一组尺度(64~2)以适应差异较大的车辆尺寸;然后改进区域提案网络,降低计算量,优化网络结构;最后在训练阶段采用多尺度策略,降低漏检率,提高精确率.实验结果表明:改进后的车辆检测算法的mAP(mean Average Precision)达到了82.20%,检测速率为每张照片耗时0.03875 s,基本能够满足车辆实时检测的需求.

本代码是基于LDA和PCA的简单用例，可直接在matlab中运行，适用于初学者。

该文件里面是ORL数据集，包含40个不同的人的400张图片，图片有微笑，伤心等不同光照时间，图片是.pgm格式的，已试过可以运行。