Matlab代码verilog 用于图像压缩的32x32灰度图像的主成分分析 使用的技术：Verilog，Matlab编程语言，FPGA Zynq，浮点单元。 使用的软件：ISE设计套件14.7，Matlab 2018a（带HDL编码器）。 概括： 我们制作了一个Matlab程序，可以找到“ n”维灰度图像的特征值和特征向量。 之后，我们必须用硬件描述语言Verilog来实现，然后将代码转储到FPGA上。 学习成果：我们学习了如何压缩图像。

Matlab垃圾邮件识别 包含不同降维算法（PCA、kernel PCA、ISOMAP和LLE）

基于PCA和ICA的人脸识别算法，分类器采用贝叶斯分类器，效果明显

Robust PCA的代码。 也有weighted PCA的代码。 附带例子。 matlab。

PCA在ORL人脸库上实现的matlab源码，识别率最高为94%左右

lda分类代码matlab 面部识别 在MATLAB中实现基本分类器（Bayes'、K-Nearest Neighbors、PCA、LDA），实现人脸识别。 介绍 有关作业的正式定义，请参阅项目。 有关结果的摘要，请参阅我的 . 如何运行代码 为了保持代码的可读性和模块化，每个分类器和降维技术都在位于目录中的单独 MATLAB 函数中实现。 帮助函数方便地位于目录中。 该脚本位于代码目录的顶层。 我将脚本分为以下几个部分： 预处理数据 负载变量 划分数据（训练和测试） 贝叶斯分类 K-最近邻分类 主成分分析 (PCA) PCA后的贝叶斯分类 PCA 后的 K 最近邻分类 Fisher 线性判别分析 (LDA) LDA后的贝叶斯分类 LDA后的K-最近邻分类 主文件包含不同情况的初始条件和参数。 要测试不同的功能，只需修改这些状态​​条件变量。 该脚本可以完整运行，也可以一次运行一个部分，以观察和分析给定部分的结果。 在脚本的末尾，每种分类技术的结果都显示在一个表格中。 下面是在人脸数据集上运行整个脚本时的示例表。 所有输入数据都可以在.mat文件形式的目录中找到。 如需任何帮助或说明，

深度学习是当前人工智能领域广泛使用的一种机器学习方法.深度学习对数据的高度依赖性使得数据需要处理的维度剧增，极大地影响了计算效率和数据分类性能.本文以数据降维为研究目标，对深度学习中的各种数据降维方法进行分析.在此基础上，以Caltech 101图像数据集为实验对象，采用VGG-16深度卷积神经网络进行图像的特征提取，以PCA主成分分析方法为例来实现高维图像特征数据的降维处理.在实验阶段，采用欧氏距离作为相似性度量来检验经过降维处理后的精度指标.实验证明：当提取VGG-16神经网络fc3层的4096维特征后，使用PCA法将数据维度降至64维，依然能够保持较高的特征信息.

机器学习部分聚类 SVM PCA详细代码实例，并附有数据集。

适合于大学课程设计 1. 基于PCA的Eigenface算法实验程序 2. 基于PCA+LDA算法的人脸识别程序，带GUI界面 3. 过程演示录屏.mp4

主成分分析 PCA 推导过程 案例分析