【人脸识别】基于主成分分析PCA算法人脸识别门禁系统含Matlab源码

matlab 偏最小二乘法代码咖啡的主成分分析、聚类和偏最小二乘分析，基于 Ref.Food Chemistry 66 (1999) 365-370。 使用 Matlab 代码，可以根据金属含量区分咖啡组。

为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。结果表明,在阈值设定为±0.1的情况下,该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。

该程序使用 PCA 从人脸数据库中识别人脸。 将主成分投影到特征空间以找到特征脸，并从投影到所有脸类的最小欧几里得距离中识别未知脸。

机器学习之主成分分析PCA,

针对当前上市公司信用风险管理效果不佳的问题,提出以上市公司违约概率作为信用风险高低的衡量标准,利用我国上市公司的财务数据,结合主成分分析法和Logistic 方法构造了上市公司信用风险评估模型。实证研究结果表明,该模型具有可信的识别预测和推广能力,能够为企业信用风险程度的判定提供客观依据。

从人脸图像特征提取和分类器构 建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同 时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.

特征选择算法能够更好地提高入侵检测系统的检测速度和检测效果,消除冗余数据并减轻噪音特征.结合特征选择算法的优势,提出一种基于主成分分析(PCA)与决策树(C4.5)的入侵检测方法,进而构建出轻量级的入侵检测系统.通过在KDD1999数据集上对该方法进行详细的实验验证,证明该方法一方面确保系统有较高的检测率与较低误报率,另一方面能够比较显著地提高系统的训练时间与测试时间.同时,通过比较实验发现此方法在训练时间、测试时间、检测率、误报率上的效果也优于GA-SVM方法.

针对常见的降维方法难以有效保留多元时间序列主要特征的问题, 分析了传统主成分分析(PCA) 方法在多
元时间序列降维中的局限性, 提出一种基于共同主成分分析的多元时间序列降维方法, 并通过仿真实验比较了两种
方法的降维有效性和计算复杂度. 实验结果表明, 所提出的降维方法能够以相对较小的计算代价, 更有效地对多元时
间序列进行降维.

主成分回归代码matlab及示例机器学习（Coursera） 这是我对Andrew Ng教授的所有机器学习（Coursera）编程任务和测验的解决方案。 完成本课程后，您将对机器学习算法有一个广泛的了解。 首先尝试自己解决所有任务，但是如果您陷入困境，请随时浏览代码。 内容 讲座幻灯片 编程分配的解决方案 解决测验 斯坦福大学的吴安德（Andrew Ng） 第一周 视频：简介 测验：简介 视频：具有一个变量的线性回归 测验：具有一个变量的线性回归 第二周 视频：具有多个变量的线性回归 测验：具有多个变量的线性回归 视频：八度/ Matlab教程 测验：八度/ Matlab教程 编程分配：线性回归 第三周 视频：Logistic回归 测验：逻辑回归 视频：正则化 测验：正则化 编程分配：逻辑回归 第四周 视频：神经网络：表示 测验：神经网络：表示形式 编程作业：多类分类和神经网络 第五周 视频：神经网络：学习 测验：神经网络：学习 编程作业：神经网络学习 第六周 视频：应用机器学习的建议 测验：应用机器学习的建议 视频：编程分配：正则线性回归和偏差/方差 机器学习系统设计 测验：机器学习