这是用PCA提取人脸特征源码。下载解压后可以直接运行。

基于PCA算法的人脸识别代码，主要实现特征脸的提取和人脸的识别 基于PCA算法的人脸识别代码，主要实现特征脸的提取和人脸的识别

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主成分分析法在实际中非常常见，这里我们使用随机生成样本进行它的python实现，这里的实现过程完全采用该博客另一篇文章——《[深度学习]数学基础之线性代数》。

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【图像压缩】基于主成分分析PCA算法实现图像压缩matlab源码.zip

PCA pyPCA.py包含三种基于主成分分析（PCA）的方法，用于计算给定地理空间时间序列数据集中的时空变异性的时空模式。 三种方法包括： Empirical Orthogonal Function Analysis (EOFA) Singular Spectrum Analysis (SSA) Nonlinear Laplacian Spectral Analysis (NLSA) 该代码是根据和2.4节中概述的理论构建的。 请参阅随附的Jupyter笔记本中的每种方法的示例。 为了使用这些方法中的每一个，都需要以下Python软件包： NumPy SciPy

pca人脸识别算法matlab代码 PCA_face PCA人脸识别 Matlab代码，基于PCA算法原理实现人脸识别 感谢两篇帖子带来的启发 matlab实现基于PCA的人脸识别算法 人脸识别之主成分分析（PCA） 使用方法： 运行PCA.m主脚本 选择test文件夹下的一张图片 即可获得识别后最接近的人脸图像 样本集目录：\PCA_face\train 全图片集：\PCA_face\yale

主成分分析亦称“主分量分析”或“分量分析”等，它是指将多个相关变量简化为少数几个不相关变量的一种多元统计方法.其目的在于简化统计数据和揭示变量间的关系.每个主成分是初始变量的线性组合，所有主成分间相互正交，所以没有冗余信息.从数学的角度看，主成分分析方法的根本思想在于降维。

音频信号的情感识别 这是使用OpenSmile，主成分分析和Scikit-learn库中的分类器从Surrey视听表达情感（SAVEE）数据库中的音频信号进行情感识别的一组灵感。 SAVEE数据库是由萨里大学（University of Surrey）的四名以英语为母语的男性说话者（分别为DC，JE，JK，KL），研究生和研究人员记录的，该数据库包括7种不同情绪的录音和480种英国英语发音。 OpenSmile用于从.wav文件中提取特征，它会生成1582个特征。 之后，我将PCA（主成分分析）用于减少三维。 最后，我使用了不同的算法进行分类。 不同的情感是： Anger Disgust Fear Happiness Sadness Surprise Neutral 结果 算法 模型表现 多层感知器分类器 0.8020833333333334 Logistic回归+ lbfgs解算器