差影法matlab代码 code-of-matlab-PCA 利用库函数实现的主成分分析 其中对应的数据来自网上 实现PCA的方法， 可【1】直接调用Matlab工具箱princomp( )函数实现，也可【2】 自己实现PCA的过程，当然也可以【3】使用快速PCA算法的方法。 （1）方法一：[COEFF SCORE latent]=princomp(X) 参数说明： 1）COEFF 是主成分分量，即样本协方差矩阵的特征向量； 2）SCORE主成分，是样本X在低维空间的表示形式，即样本X在主成份分量COEFF上的投影 ，若需要降k维，则只需要取前k列主成分分量即可 3）latent：一个包含样本协方差矩阵特征值的向量； 实例：假设有8个样本，每个样本有4个特征（属性），使用PCA方法实现降维（k维，k小于特征个数4），并提取前2个主成份的特征，即将原始数据从4维空间降维到2维空间。 对应的代码分别用三种方法进行了实现。

PCA算法， 使用MATLAB GUI实现人脸识别 使用方法： 运行face.m主脚本 点击训练机器选择train文件夹 点击choose photo选择test文件夹下的一张图片 最后点击recognize即可进行识别 点击Accuracy可计算整个test文件夹下所有图识别准确率

将给定数据进行降维后，利用K-means进行聚类

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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。

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该系统为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统，可识别ORL和YALE人脸库，方法实现统一，包括GUI界面。另外可二次开发成摄像头的实时人脸系统，识别出库外人脸，可做成门禁系统，考勤系统，打卡签到系统。实现登记出勤，报警等。 含论文，详细注释。