图像相似度 使用Resnet50+KNN在数据集中查找相似图像以获取新图像。 为了解决curse of dimensionality使用PCA来降低特征的维数。 Resnet50（在imageNet上训练） 在没有toplayer的情况下从keras创建Resnet50，以获取卷积特征（2048维）作为输出，而不是图像分类概率。 为数据集的每个图像提取卷积特征（Feature_size：[number_images，2048]）。 KNN（不是分类问题） 将最近邻算法拟合到从数据集中提取的特征 提取测试图像（新）的卷积特征，并计算测试图像与数据集的每个图像之间的距离（image_Similarity）。 PCA 将PCA应用于提取的特征并减小尺寸。 使最近邻算法适合新功能

层次分析matlab代码PCA 使用Matlab进行空间主成分分析（SPCA 1.1）：Tarik Benkaci＆N. Dechemi（2020）注：该软件包使用Pearson的相关系数计算PCA，此外（SPCA 1.1）还通过三种方法对观测值进行聚类：KNN， K均值和层次聚类。 根据您的语言：法语或英语，如果要英语版本，请转到example_eng_2.m代码并运行：然后代码显示：数据的“变量的基本特征”：和pca的计算：相关矩阵（使用c.pearson ）并计算特征向量和特征值。 在第二部分中：该代码显示pca的主要结果。 该软件包根据以下三种方法显示变量的聚类：KNN，K-means和分层聚类（HC）

PCA人脸识别及理论基础（更新版附源码）matlab，数据包，直接可以运行.

采用PCA提取人脸特征,先计算M个图像的平均值脸，再求出各特征值脸。

pca人脸识别算法matlab代码机器学习（MATLAB） - k均值聚类和主成分分析 斯坦福大学的机器学习课程。 介绍 我们将实现K-means聚类算法并将其应用于压缩图像。 并将使用主成分分析来找到面部图像的低维表示。 环境 macOS Catalina（版本10.15.3） MATLAB 2018 b 数据集 ex7data1.mat ex7data2.mat ex7faces.mat 此仓库中包含的文件 ex7.m-用于K-means聚类的Octave / MATLAB脚本 ex7_pca.m-PCA的Octave / MATLAB脚本 ex7data1.mat-PCA的示例数据集 ex7data2.mat-K均值的示例数据集 ex7faces.mat-面Kong数据集 bird_small.png-示例图像 displayData.m-显示存储在矩阵中的2D数据 drawLine.m-在现有图形上画一条线 plotDataPoints.m-K均值质心的初始化 plotProgresskMeans.m-绘制K-means的每一步 runkMeans.m-运行K-means算法

每次写博客都是源于纳闷，python解析pcap这么常用的例子网上竟然没有，全是一堆命令行执行的python，能用吗？玩呢？ pip安装scapy，然后解析pcap： import scapy from scapy.all import * from scapy.utils import PcapReader packets=rdpcap(./test.pcap) for data in packets: if 'UDP' in data: s = repr(data) print(s) print(data['UDP'].sport) break 打

【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

基于matlab的人脸识别代码，只有matlab程序，需要人脸识别库图像的可以留言或私信我

这个包提供了几个主要使用EM算法来拟合概率PCA和因子分析模型的函数。 PPCA是PCA模型的概率对应物。 PPCA 的优点是可以进一步扩展到更高级的模型，例如混合 PPCA、Bayeisan PPCA 或处理缺失数据的模型等。但是，该包主要用于人们理解模型的研究和教学目的。 代码简洁，易于阅读和学习。 该软件包现在是PRML工具箱的一部分（ http://cn.mathworks.com/help/stats/ppca.html ）。

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。