用Matlab实现主成分分析(PCA)算法(带论文).rar

基于Matlab简单人脸识别程序源代码，实现PCA人脸识别的功能

MATLAB版2DPCA降维算法，输入输出均为CSV文件。 对于512*512像素的图像，分别进行行和列的两次处理，输出为64*64尺寸的图像

机器学习实战项目——无监督聚类&PCA tSNE降维.zip

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。

使用PCA（主成分分析法）在ORL人脸库上实现人脸识别。

结合主元分析（PCA）与线性鉴别分析（LDA）的特点，利用PCA-LDA算法进行性别鉴别。通过PCA算法求得训练样本的特征子空间，并在此基础上计算出LDA算法的特征子空间。将PCA算法与LDA算法的特征子空间进行融合，获得PCA-LDA算法的融合特征空间。训练样本与测试样本分别朝融合特征空间投影，从而得到识别特征。利用最近邻准则即可完成性别鉴别。实验中利用三种预处理方法（PCA+LDA、HG+PCA+LDA、RHG+PCA+LDA），得出各自的实验结果，并进行比较。实验结果表明，利用RHG+PCA+LDA方法预处理后，使用PCA-LDA算法进行性别鉴别可以得到理想的效果。

PCA主元分析法 做故障诊断程序 基于数据驱动的 也可以做图像处理

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PCA是根据特征相关程度即协方差值加上线性变换的原理，得到的变换特征向量对应的特征值代表特征成分贡献值大小。 协方差只对特征之间的线性关系敏感，协方差越大，就越可能被去除，所以PCA只能去掉线性相关特征。