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。

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,

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.

图像矩阵matlab代码IRTPCA代码 matlab代码适用于论文``通过低秩核心矩阵改进的稳健张量主成分分析''。 您可以从中找到该论文。 tsvd的某些功能，您也可以参考。 图像来自伯克利细分数据集。 基于数据集的工作应引用以下文件： @InProceedings {MartinFTM01， 作者= {D。 马丁（Martin）和福克斯（C. Fowlkes）和塔尔（T. Tal）和马里克（J. Malik）}， title = {人类分割的自然图像数据库及其在评估分割算法和测量生态统计中的应用}， booktitle = {Proc。 第八届国际会议计算机视觉}， 年= {2001}， 月= {七月}， 音量= {2}， 页数= {416--423}} 这些视频来自信息通信研究所（I2R）和背景模型挑战数据集。 L. Li，W。Huang，IYH Gu和Q. Tian，“用于前景对象检测的复杂背景的统计建模”，《 IEEE Transactions on Image Processing》，第1卷。 13号11，第1459-72页，2004年。 A. Vacavant，T。Ch

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

基于主成分分析的人脸识别，仅用于学习交流，请勿用于商业用途和其他用途。如需用于非学习交流用途，请先私信联系我。

居民的购房意愿在整个宏观层面上影响着整个社会结构的变迁和转型。文中基于500份居民购房意愿调查问卷,利用主成分分析法提取了主要特征,对主成分序列建立了支持向量机分类模型。五折交叉验证结果表明:分类效果良好,对政府和房地产开发商进行客户细分、制定营销策略有一定的借鉴意义。

在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩 各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。 压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。 图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。 图像压缩需要几个Python库，如下所示： # image processing from PIL import Image from io import BytesIO import webcolors # data analy