应对金融市场动荡是政策制定者面临的一项决定性挑战，也是政治研究的核心课题。然而，既定的金融状况衡量标准存在重大缺陷。年度二元危机变量限制了我们探索非线性关系和快速变化条件的政治影响的能力。连续指标在可操作性和可重复性方面有其自身的缺陷。我们使用Economist的核主成分分析 (KPCA) 创建实时感知压力的连续测量每月国家报告。我们通过表明它更准确地捕捉金融市场压力水平对选举波动性的影响来证明我们的衡量标准的有用性。我们还展示了如何使用 KPCA 将大量文本有效地总结为横截面时间序列变量。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

在本文中，我将展示和解释使用主成分分析(PCA)和特征脸在多个领域中实现多人实时面部检测器和识别器的最简单方法。

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hog pca svm的表情识别算法 基于matlab 首先进行人脸定位 然后进行表情识别和判断，支持单个人脸和多个人脸的分析

黄金价格受多种因素影响，具有高度的非线性和随机特征。 一些传统的预测方法过分强调线性关系，而另一些则忽略了价格随机性。 预测误差相对较大。 因此，提出了一种基于主成分分析（PCA）和遗传算法（GA）的BP神经网络模型，用于黄金价格的短期预测。 BP可以建立金价预测模型。 遗传算法优化了BP神经网络的权值和阈值，克服了BP算法容易陷入局部极小的缺点。 PCA可以有效简化网络输入变量并加快收敛速度​​。 结果表明，与GA-BP和BP相比，PCA-GA-BP神经网络模型的收敛速度更快，金价预测的预测精度更高。

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采取libsvm单纯的 pca svm算法GUI界面 不采取guide的形式

pca adaboost算法实现人脸识别 含有GUI界面