在SAS学习过程中记下的笔记，一些初级的过程，比较适合SAS初学， 能做的分析有描述性统计+线性回归+logistic回归+生存分析+判别分析+聚类分析+主成分+典型相关分析等等。

MATLAB实现PCA主成分分析数据集，包含12个输入变量，1个输出变量，100组数据。

这个程序代码很可靠哦，可以直接用matlab实现操作

利用主成分分析算法实现人脸识别。首先训练样本脸库，训练好样本后，再对测试人脸进行识别，该系统能达到很高的识别率

纹理图像特征分析主成分分析PCA方法matlab实现实现纹理图像特征分析主成分分析PCA方法matlab实现

自己写的一个PCA主成分分析，使用三维的形式进行演示的，非常好用哦。

本课件详细的介绍了主成分分析法，值得读读。

里面包含相应的训练数据人脸图像，即orl人脸库，使用MATLAB，直接运行

简单的PCA实现

针对多阈值图像分割方法中存在的问题,提出了一种基于主成分分析(principal component nalysis,PCA)的图像分割方法。通过奇异值分解对灰度图像进行重建,将图像中背景像素的灰度值变换到零附近,并将待分割目标分为两类,从而只需2个阈值就能对图像中分别属于不同灰度值范围的目标进行分割。不同图像的分割实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法对不均匀光照和噪声不敏感,并且只有2个阈值需要优化,大大降低多阈值分割方法中阈值优化的复杂性和时间消耗。