lda降维matlab代码降维pca-lda CS的PCA和LDA分析:551​​模式重建过程hw3 为输出运行patternHw3_main脚本 随代码一起附上报告,该报告分析作业中的给定数据 LDA代码来自Matlab工具箱,用于降维 该工具箱可以从以下位置获得 使用前请先参考
2022-12-05 17:09:09 2.79MB 系统开源
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主题识别+信息提取模型-基于python实现-LDA--LDA主题模型,可以用于社交网络数据分析研究、异常检测、事件检测与演化模型分析、情感分析、链接预测,信息传播等方面的研究
2022-12-01 14:13:50 24KB python 综合资源 开发语言
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人脸识别 本项目代表对面部投影技术(PCA,ICA和LDA)的比较分析,旨在比较使用公平意识训练对这些模型的性能影响的程度。 该技术在FERET图像数据集的两个450图像子集上进行了测试,一个旨在保留美国人口的种族构成(70%的白种人,20%的非洲人,10%的东南亚人),而其他人的种族背景分布均匀(33%的白人,33%的非洲人,33%的东南亚人)。 这两个数据集每个类(人)都包含两个图像,旨在模拟法律规范应用,其中每个人的可用图像数量预计会很少。 培训方法基于[1]中使用的方法。 首先通过均值减法和标准化对训练图像进行预处理。 然后执行PCA,得到一个180维子空间(450的40%),该子空间在受人口影响的数据中分别保留99.66%的信息,在公平意识的数据中分别保留99.68%的信息。 然后将这些预测用作ICA和LDA的输入数据。 生成的空间用于投影以前看不见的图像,并通过将它们与同一个
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: 设计了一种基于图像分块的 LDA(linear discriminant analysis)人脸识别方法, 该方法从模式的原始数字图像出发, 先对 图像矩阵进行分块,然后对分块子图像进行 LDA 特征提取,从而得到能代替原始模式的低维新模式,最后再用最小距离分 类器进行分类。该方法克服了传统 LDA 方法的缺点, 其优点是能有效地提取图像的局部特征。实验表明: 该方法在识别性 能上优于 Fisherfaces方法。
2022-11-15 10:41:49 231KB 基于图像分块的LDA人脸识别
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2022-11-15 09:48:44 358KB matlab
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LLDA,局部线性判别分析,可以降到任意的维度,相比LDA更加优秀
2022-11-11 15:42:53 2KB lfda lda 机器学习 线性判别分析
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2022-10-19 19:08:43 2.93MB LDA分类器代码大全.doc
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2022-10-19 19:08:35 1.75MB 基于LDA分类的模式识别系统的设
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